基于改进的PSO-SVM项目安全预测模型仿真与验证
2018-02-08分类号:TP18;TU714
【部门】天津财经大学管理科学与工程学院
【摘要】建筑施工安全事故频发,迫切需要进行施工项目安全预测的研究。文章以社会资本、安全人机工程学和安全管理学理论为基础,通过使用粗糙集(RS)理论提取出35个影响施工项目安全绩效的关键因素,在此基础上利用改进的粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的参数,构建项目安全预测模型,并进行了仿真模拟和验证分析。分析结果表明:模型预测精度较高,具有较好的实用性和有效性。
【关键词】建筑施工安全预测 粗糙集(RS) 支持向量机 粒子群改进算法
【基金】国家自然科学基金资助项目(71571130;71171140)
【所属期刊栏目】统计与决策
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