【摘 要】
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我国建筑业自新中国成立以来不断发展,产值和规模扩展迅猛,一次次突破新高。建筑业快速发展的同时也面临着巨大的风险挑战,由于建设工程规模庞大、劳动强度大、施工周期长、环境复杂多变,工程建设管理方式落后等原因,我国的施工安全生产形势依然严峻。为避免建筑施工安全事故频发,减少事故造成的人员伤亡与财产损失,本文以1325份安全事故调查报告为基础,利用Logit模型进行事故致因分析和机器学习等方法构建预测模型
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我国建筑业自新中国成立以来不断发展,产值和规模扩展迅猛,一次次突破新高。建筑业快速发展的同时也面临着巨大的风险挑战,由于建设工程规模庞大、劳动强度大、施工周期长、环境复杂多变,工程建设管理方式落后等原因,我国的施工安全生产形势依然严峻。为避免建筑施工安全事故频发,减少事故造成的人员伤亡与财产损失,本文以1325份安全事故调查报告为基础,利用Logit模型进行事故致因分析和机器学习等方法构建预测模型,为施工安全事故预防和管理提供依据。本文首先基于事故等级、事故类型、事故发生时间对1325份建筑施工安全事故进行统计分析,以揭示事故发生基本规律。然后基于系统思维和事故致因理论,按照“系统-子系统-因素-子因素”层次,将事故致因分解为组织管理、技术管理、作业行为、物态控制、合同管理和环境管理6个子系统和40个子因素;然后以事故影响因素作为自变量,事故后果作为因变量构建模型,分别构建有序Logit和多项Logit模型探究影响因素与事故等级、类型之间的非线性关系,得到关键致因;接着以随机森林算法为基础构建建筑施工安全事故预测模型,选取决策树个数、决策树深度、以及节点可分的最小样本数三个参数来调试模型,最终模型的事故等级预测准确率到0.91、事故类型预测准确率达0.78,最终选取福建省泉州市欣佳酒店“3·7”坍塌事故作为案例来验证模型的适用性。
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