基于突变评价与GA-BP的建筑施工安全评价方法研究
建筑业的发展提升了人们的生活质量，但也带来了不容忽视的问题—建筑施工安全事故。由于施工过程具有人员流动性大、施工操作繁多复杂且多为手动操作的特点，导致建筑施工安全事故频发。安全评价被认为是控制安全事故的有效方法，因此本文针对建筑施工环境进行安全评价方法研究，以期减少建筑施工中人员伤亡问题。 本文根据海因里希事故致因理论，查找高频安全事故发生地点，以此构造建筑施工安全评价指标体系，从安全事故具有突发性特点入手，引入突变理论生成建筑施工安全突变模型，在传统突变评价的基础上，通过构造底层指标与目标层隶属度反向映射关系，解决系统总突变隶属度不具备评价意义的问题，得到改进后的突变评价法，将其应用于实例，得出的评价结果与实际安全状态一致。 为了方便快速地进行安全评价，考虑到BP神经网络具有自学习的优点，将其与改进的突变评价法结合，把底层指标原始数据作为输入，经过改进突变评价法得到的综合评价值作为输出，构建BP-建筑施工突变评价模型。实现对施工地安全状态的快速评价。 通过实验发现，评价结果存在部分样本误差过大的问题，同时当Epoch=17时取得的最小均方误差无法完全满足建筑施工评价对高精度的要求，因此引入遗传算法对其进行优化，构造遗传算法优化下的BP神经网络建筑施工安全评价模型，实验证明，该模型能对建筑施工过程进行准确的评价。
建筑施工;安全评价;突变理论;BP神经网络;遗传算法
上海应用技术大学
硕士
安全工程
张裕;杨军
2021
中文
TU714
2022-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）