基于ICUOWGA-RBF神经网络的装配式建筑施工安全评价

合集下载

基于GA-BP神经网络的建筑安全评价

基于GA-BP神经网络的建筑安全评价吕景刚;朱孔国【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2011(020)006【摘要】建筑企业的安全问题不仅关系到建筑行业的发展,而且关系到社会的和谐与进步.从管理者的视角构建了建筑企业安全管理评价指标体系,并对指标之间的关系做了简要的说明.然后应用主成份分析对神经网络的输入数据进行预处理,提取其中的关键成分作为网络的输入,并采用遗传算法来提高神经网络的收敛速度.最后以天津市建筑企业为实例加以说明并进行了分析.结果表明,建立的模型不仅较公平、合理,而且提高了神经网络模型的学习效率.%The safety management of construction enterprises has not only relation to the development of construction industry, but also has a strong impact on harmoniousness and progress of society. This paper constructed the evaluation index system from manager perspective, and explained the relationship of evaluation index briefly. Then, this paper applied the principle component analysis which carries on the pretreatment to the input data of nerve network, and withdrew essential ingredient as the input of the network. Subsequently, genetic algorithm was applied to improve the convergence ratio. Finally, the analysis results was given out based on the example of Tianjin city. The results indicate that the model is not only more fair but also reasonable. It improved the learning efficiency of the neural network model.【总页数】5页(P243-247)【作者】吕景刚;朱孔国【作者单位】天津财经大学,天津300222;天津财经大学,天津300222【正文语种】中文【相关文献】1.基于GA-BP神经网络的施工升降机安全评价研究 [J], 邓铮强;邵肖肖2.基于GA-BP神经网络的玉溪市耕地生态安全评价 [J], 吴利; 柳德江3.基于GA-BP神经网络的中国既有建筑绿色改造风险评价研究 [J], 陈悦华;张锐琪;李晓4.基于GA-BP神经网络建筑负荷预测模型 [J], 雷磊;闫秀英5.基于多因素的建筑安全GA-BP神经网络事故预测模型研究 [J], 李继;潘莉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于神经网络的建筑施工质量评价

基于神经网络的建筑施工质量评价作者：张敏来源：《现代电子技术》2018年第17期摘要：基于Bayes判别理论的施工质量评价方法存在施工质量评价精度低、无法直观描述施工质量的优劣情况等弊端，因此，提出基于BP神经网络的建筑施工质量评价方法，设计BP神经网络结构，基于该结构对BP神经网络算法进行推导，得到总量误差。

为了避免总量误差出现反向扩散产生运算精度降低的问題，在BP神经网络的算法推导过程中采用误差函数梯度下降法，对神经元实施突出权值修正，主要修正隐含层[J]与输出层[M]权值以及输出层[I]与隐含层[J]的权值，对神经元权值进行修改时考虑到误差曲面的变化影响，提高BP神经网络的运算精度。

采用修正后的BP神经网络算法对某建筑施工质量进行实际评价，得出的评价结果与预期结果相符，可实现对建筑施工质量的评价。

实验结果说明，所提方法可以提高建筑施工质量评价精度，能准确、直观地反映施工质量的优劣，评价效果佳。

关键词：建筑施工；质量评价； BP神经网络；梯度下降；施工质量；神经元权值中图分类号： TN711⁃34； TU755 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2018）17⁃0173⁃05Abstract： The traditional construction quality evaluation method based on Bayes discriminant theory has the defect of low construction quality evaluation accuracy，and can′t describe the construction quality intuitively. Therefore， a construction quality evaluation method based on BP neural network is put forward. The structure of BP neural network is designed. And on this basis， the BP neural network algorithm is deduced to get the total error， so as to void the reduction of calculation accuracy caused by back diffusion of total error. The error function gradient descent method is adopted in the algorithm derivation process of BP neural network to correct the special weight of neuron. The weights between the output hidden layer J and layer M， and output layer I and hidden layer J are corrected mainly. The influence of error curve variation is considered in the correction process of neuron weight to improve the calculation accuracy of BP neural network. The corrected BP neural network algorithm is used to evaluate the construction quality of a certain building， and its evaluation results are consistent with the expected results， which can be used to evaluate the construction quality. The experimental results show that the proposed method can improve the evaluation accuracy of building construction quality， reflect the construction quality accurately and intuitively， and has perfect evaluation effect.Keywords： building construction； quality evaluation； BP neural network； gradient descent； construction quality； neuron weight随着社会经济建设的不断壮大，建筑行业快速发展。

基于人工神经网络的建筑施工安全评价_张文博

第14卷第2期2011年4月工业工程Industrial Engineering JournalV o.l 14N o .2Apr il 2011收稿日期:2010-06-07作者简介:张文博(1985-),男,河北省人,硕士研究生,主要研究方向为网络化企业集成技术、工业工程理论与应用.基于人工神经网络的建筑施工安全评价张文博,宋德朝,郑永前(同济大学机械工程学院,上海201804)摘要:建筑施工现场的安全评价是一项复杂的系统工程。

目前安全评价技术在建筑业的运用并不成熟,我国大多数建筑施工企业的安全管理只局限于对施工现场的检查和整改工作,而对整体安全性缺乏分析和有效监控。

综合目前的安全评价技术,结合建筑施工的特点,确立建筑施工现场安全评价指标体系,并运用管理理论中的层次分析法(AHP )和模糊综合评价方法(Fuzzy),提出了适合建筑施工现场的人工神经网络(ANN )安全评价模型。

详细论述了建筑施工安全评价方案以及具体实现的步骤,在结合AHP 与Fuzzy 综合评价法的基础上利用ANN 进行训练与修正历史数据,为全面评价建筑施工安全状况提供了新的思路与方法。

关键词:人工神经网络;层次分析法;模糊综合评价;安全评价;建筑施工现场中图分类号:TU 724 文献标志码:A 文章编号:1007-7375(2011)02-0075-05Artificial N eural N etwork -Based Safety E valuati on for Constructi on SiteZhang W en -bo ,Song De -chao ,Zheng Yong -q ian(School o fM echan ica l Eng i neer i ng ,T ong ji U niversity ,Shanghai 201804,Chi na)Abst ract :Safe ty eva l u ation for constructi o n site is a challenge pr oble m.The technique for safety assess -m ent i n the constr uction i n dustry is no tw el-l deve l o ped .The safety m anage m ent ofm ost Ch i n a constructi o n co m panies concerns only constructi o n site i n specti o ns and refor m i n g .It lacks techniques for overa ll safety a -nalysis and e ffecti v e m on itoring .W ith the characteristics of bu il d i n g constr uction considered ,a safety eva l u -ation i n dex syste m is deve l o ped for bu il d i n g constr uction site by i n tegrati n g the ex isti n g safety assess m ent techniques .W it h th is index syste m,an artificial neura l net w or k (ANN )-based safety eval u ation m odel i s presented by co mb i n i n g analytica l hierarch ica l process (AH P)and fuzzy theory .It is a ne w w ay for con -str uction safety assess m en.t A case prob le m is used to sho w the deta iled pr ocedure f o r t h e app lication of the proposed m et h od .K ey w ords :artificia l neura l net w or k (ANN );analytical h i e rarch ica l pr ocess (AH P);fuzzy t h eory ;safe -ty assess m en;t the situati o n of constr uction 建筑业是高风险的行业,安全形势十分严峻,由于施工工艺的特殊性,其安全管理一直都是建筑管理的重要内容。

基于人工神经网络的建筑施工安全评价

ＡｒｉｃａｕｒｌＮｅｗｏｋ— ｓｄＳｆｔａｕａｉｎｆｒＣｏｔｕｔｏｉｅｔｆｉｌＮｅａｔｒＢａｅａｅｙＥｖｌｔｏｏｎｓｒｃｉｎＳｔｉ
ＺｈａｇＷｅｂｎｎ－ｏ，Ｓｎ — ｈｏ，Ｚｈｎｎ — ｉｎｏｇＤｅｃａｅｇＹｏｇｑａ
（ｃｏｌｆｃａｉｌｎｉｅｒｇＴｎｉｎｖｒｉ，ｈｎｈｉ０８，ｈｎ）ＳｈｏｏＭｅｈｎｃｇｅｎ，ｏ￣ｉｅｔＳａｇａ２１０ＣｉａａＥｎｉＵｓｙ４
Ａｂｔａｔａｅｙｅａｕｔｎｆｒｃｎｔｃｉｎｓｅｉｈｌｎｅｐｏｌｍ．ｈｅｈｉｕｏａｅｙａｓｓ．ｓｒｃ：ＳｆｔｖｌａｉｏｏｓｒｔｉｓａｃａｌｇｒｂｅＴｅｔｃｎｑｅｆｒｓｆｔｓｅｓｏｕｏｔｅ
张文博，宋德朝，郑永前
（济大学同机械工程学院，海２１０）上０８４
摘要：筑施工现场的安全评价是一项复杂的系统工程。目前安全评价技术在建筑业的运用并不成熟，国大多数建我建筑施工企业的安全管理只局限于对施工现场的检查和整改工作，对整体安全性缺乏分析和有效监控。综合目而前的安全评价技术，合建筑施工的特点，立建筑施工现场安全评价指标体系，运用管理理论中的层次分析法结确并（Ｈ）ＡＰ和模糊综合评价方法（ｕｚ）提出了适合建筑施工现场的人工神经网络（Ｎ安全评价模型。详细论述了Ｆｚ，ｙＡＮ）建筑施工安全评价方案以及具体实现的步骤，结合Ａ在ＨＰ与Ｆｚｙ合评价法的基础上利用ＡＮ进行训练与修正ｕｚ综Ｎ历史数据，全面评价建筑施工安全状况提供了新的思路与方法。为关键词：工神经网络；层次分析法；糊综合评价；安全评价；筑施工现场人模建中图分类号：Ｕ２Ｔ７４文献标志码：Ａ文章编号：０７７７（０１０ —０５０１０－３５２１）２０７ —５

装配式建筑施工安全评价体系构建与研究

设领域节能减排、融入“双碳”布局、加快建筑业产业升级具有十分重要的意义和作用。

装配式建筑的兴起与推广，可以极大地降低建筑业生产过程中的碳排放，减少一系列传统建筑施工带来的污染。

然而，由于装配式建筑具有吊装工艺复杂、施工机械化程度高、生产工人的专业程度较低、施工管理水平有限、项目各参与方协调能力差等突出问题，使建筑施工存在极大的安全隐患，在一定程度上阻碍了装配式建筑的健康发展。

因此，如何从管理层面上应用新技术与新理论相结合的方法，协调装配式建筑的施工过程，提高装配式建筑施工管理效率，降低装饰建筑建设过程中的风险，消除施工过程中的隐患，成为当前亟待解决的一大难题。

1安全评价体系构建的意义1.1丰富装配式建筑安全评价理论体系建筑工程项目建设中可分为投资决策阶段、项目实施阶段及运行维护阶段三个阶段，安全评价的核心为项目实施阶段，以装配式建筑的施工过程作为核心，挖掘较为全面的风险因素，并结合调查研究、数据挖掘、网络分析、熵权分析等多种研究方法，进行定性与定量之间的转换，构建成一种以云模型为基础的装配式建筑建设全过程安全评价体系，进而丰富装配式建筑安全评价理论体系[1]。

1.2提高装配式建筑施工安全性装配式建筑的推广减少了现场作业人员数量，降低了作业过程部分潜在风险，保护了环境，但施工过程复杂、操作要求高，尤其是装配式构件吊装作业，容易出现安全事故。

全面的安全施工管理方案将指导管理人员有效控制摘要在装配式建筑施工技术被广泛应用的当下，保证施工的安全具有重大意义，因此需要对装配式建筑施工安全进行评价，建立相应的安全评价体系，在安全评级体系的发展过程中，由于其具有一定的模糊性，难以进行量化处理，基于此，借助云模型理论提出一种装配式建筑施工安全评价体系，对安全评价指标进行赋权，并确定权重建立评级云模型，再与构建的标准云进行对比，完成对于施工的安全评价，进而指导装配式建筑安全施工与安全管理。

关键词装配式施工；安全评价；安全评价体系中图分类号 TU714文献标识码 A基金项目安徽省自然科学研究项目“基于云模型的现代装配式建筑建设全过程安全评价体系构建与研究”（KJ2021A1349）DOI 10.19892/ki.csjz.2023.11.41Abstract As the construction technology of prefabricated buildings is widely used, it is of great significance to ensure the construction safety. Therefore, it is necessary to evaluate the construction safety of prefabricated buildings and to establish a corresponding safety evaluation system. In the development process of the safety rating system, due to its fuzziness, it is difficult to quantify. Based on this, a construction safety evaluation system for prefabricated buildings is proposed with the help of cloud model theory. It gives weight to the safety evaluation indicators, determines the weight, establishes a rating cloud model, and then compares with the standard cloud to complete the safety evaluation of construction, thus guiding the safety construction and safety management of prefabricated buildings.Key words prefabricated construction; safety evaluation; safety evaluation system“十四五”规划对生态文明建设、新型城镇化建设提出了更高的要求，进一步加强建筑工业化发展，对推进建作者简介：杨传福（1991-），男，讲师。

基于BP神经网络的建筑施工企业工程质量控制法律风险评价

基于BP神经网络的建筑施工企业工程质量控制法律风险评价随着建筑施工行业的快速发展，对于工程质量控制的要求也越来越高。

然而，由于建筑施工中不可避免的存在各种法律风险，如合同纠纷、侵权行为等，建筑施工企业在进行工程质量控制时需要对这些风险进行评估和预测，以降低法律风险对企业的影响。

本文将探讨基于BP神经网络的建筑施工企业工程质量控制法律风险评价方法。

一、BP神经网络介绍BP神经网络是一种基于人工神经网络的机器学习算法，可以解决非线性问题，并且具有较高的预测准确性和模型泛化能力。

BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层是进行非线性变换的核心部分。

通过反向传播算法，BP神经网络可以对输入数据进行处理，输出预测结果。

二、BP神经网络在工程质量控制中的应用1. 数据收集与预处理：建筑施工企业需要收集与质量控制相关的数据，如工程合同条款、历史纠纷案例等。

这些数据需要进行预处理，包括数据清洗、特征提取等，以便于输入BP神经网络进行分析和建模。

2. 建立BP神经网络模型：在数据预处理完成后，建筑施工企业可以开始建立BP神经网络模型。

模型的构建包括确定输入层节点的个数和隐含层节点的个数以及输出层节点的个数。

通常情况下，输入层节点的个数与评估指标相关，隐含层节点的个数需要根据具体问题进行调整。

3. 模型训练与调优：建筑施工企业需要将已知数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，而测试集用于验证模型的准确性和泛化能力。

在训练过程中，通过调整BP神经网络的参数和超参数，如学习率、迭代次数等，以提高模型的性能。

4. 模型应用与风险评价：经过模型的训练和调优后，建筑施工企业可以将新的数据输入到BP神经网络模型中进行风险评价。

模型将输出一个预测结果，用于评估工程质量控制中的法律风险。

同时，建筑施工企业可以根据预测结果采取相应的措施，以降低法律风险对企业的影响。

三、基于BP神经网络的法律风险评价案例分析以某建筑施工企业为例，利用BP神经网络对合同纠纷风险进行评估和预测。

基于AI技术的装配式建筑施工安全风险评估

基于AI技术的装配式建筑施工安全风险评估近年来，装配式建筑在全球范围内得到了广泛应用，以其高效、快速、环保等优点受到了人们的青睐。

然而，由于装配式建筑需要在工厂内进行大规模加工和组装，并在现场进行简单拼装，所以施工安全风险评估尤为重要。

随着人工智能（AI）技术的不断发展，越来越多的研究将其应用于各个领域，包括建筑施工安全风险评估。

本文将探讨基于AI技术的装配式建筑施工安全风险评估方法及其应用。

一、AI技术在装配式建筑施工安全风险评估中的应用概述1. AI技术介绍AI技术是一种模拟人类智能思维和行为的计算机系统。

它可以通过学习、理解、推理和适应等方式自主地处理信息，并根据需求做出决策。

目前，在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面，AI已经取得了更高水平的成就。

在装配式建筑施工安全风险评估中，AI技术可应用于风险辨识、风险评估、风险控制等方面。

2. AI技术在装配式建筑施工安全风险评估中的作用（1）风险辨识：AI技术可以通过分析历史数据和各种先验知识，准确识别潜在的安全隐患。

它能够对施工现场的视频监控画面进行实时监测和分析，快速检测异常情况，提前预警，并生成详细的报告。

（2）风险评估：利用AI技术，可以将大量的数据进行自动化处理和分析，从而实现对施工过程中潜在安全隐患的准确评估。

通过深度学习和模型训练，系统能够根据现场条件、操作人员经验等因素，判断出不同情景下可能引发的人身伤亡或经济损失，并给出相应的建议。

（3）风险控制：AI技术在装配式建筑施工安全风险控制方面也起到了重要作用。

通过智能感知、机器人技术等手段，AI系统能够实时监控施工现场，对操作过程进行自主控制和调整，减少人为错误，提高施工效率。

二、基于AI技术的装配式建筑施工安全风险评估方法1. 数据采集与处理在装配式建筑施工安全风险评估中，数据的采集和处理是关键环节。

首先，需要从各个施工现场收集大量的数据，包括图像、视频、声音等多种类型。

这些数据可以通过传感器、监控摄像头等装置实时获取。

装配式建筑施工中的人工智能质量检测

装配式建筑施工中的人工智能质量检测随着科技的进步和人工智能技术的不断发展，人们对于建筑施工过程中的质量管理要求也越来越高，追求更高效、更准确、更安全。

而在装配式建筑施工中，人工智能技术的应用为质量检测带来了全新的可能性。

本文将探讨装配式建筑施工中的人工智能质量检测，并阐述其优势、挑战以及未来发展方向。

一、装配式建筑概述装配式建筑是一种新型的建筑模式，通过将土地开发和建设分离，在生产线上进行模块化生产，并在现场进行组装。

相较于传统建筑方式，装配式建筑具有施工周期短、品质可控、环保节能等优势。

然而，由于装配式建筑涉及到大量构件制造和组装过程，存在一定的质量风险。

二、目前质量检测方法存在问题目前，传统的装配式建筑质量检测主要依靠人工来完成，存在以下问题：1. 人力成本高：由于装配式建筑施工过程中需要大量人工参与，检测人员需长时间盯着零部件进行观察和判断，劳动强度高，人力成本也随之增加。

2. 检测准确性低：由于人工操作容易受到主观因素的影响，可能存在漏检、误判等问题。

3. 效率低下：传统质量检测依赖于人工纸质记录，数据处理速度慢，并且容易导致信息传递延迟和丢失。

三、装配式建筑中的人工智能应用近年来，人工智能技术在装配式建筑领域得到了广泛应用。

通过采用计算机视觉、图像识别、深度学习等技术手段，可以实现对装配构件的自动化质量检测。

1. 图像识别技术利用摄像机进行实时拍摄或录制施工过程中的图像，在通过预先训练好的模型和算法支持下，对构件进行自动化识别和质量评估。

这种方法不仅大大提高了检测效率，还减少了人为因素的干扰。

2. 神经网络算法通过建立神经网络模型，将大量的传感器数据进行训练和学习，使其具备对构件质量问题的判断能力。

这种算法可以通过识别零部件的形状、尺寸、表面缺陷等特征，评定构件是否符合规范要求。

3. 无损检测技术利用超声波、红外线和X射线等无损检测方法，结合人工智能技术，实现对装配构件内部结构和材料的质量评估。

利用机器学习技术提高装配式建筑施工安全

利用机器学习技术提高装配式建筑施工安全一、引言装配式建筑是一种先进的施工方式，它通过在工厂中预制构件并将其运至现场进行组装，大大加快了施工速度。

然而，在实际操作中，由于施工现场的复杂性和人为因素的干扰，装配式建筑施工安全问题备受关注。

为了解决这一问题，本文探讨了如何利用机器学习技术提高装配式建筑施工安全。

二、机器学习在装配式建筑施工安全中的应用2.1 事故预警装配式建筑施工中可能发生各种意外事故，如坍塌、火灾等。

通过使用机器学习算法对历史数据进行分析与挖掘，并结合传感器监测数据，可以实时监测和预测潜在事故风险，并及时采取相应措施以避免事故发生。

2.2 工人行为识别在装配式建筑现场，工人的行为举止往往会影响到整个施工过程的安全性。

利用机器学习技术对视频监控数据进行分析，可以准确识别工人的行为模式，例如是否佩戴安全帽、是否正确使用工具等。

一旦发现不安全行为，系统可以立即发出警报并及时进行干预。

2.3 设备故障检测装配式建筑施工中使用的机械设备往往是关键因素之一。

通过机器学习技术对设备传感器数据进行监测和分析，可以实现对设备状态的实时监测和故障预警。

一旦发现设备存在故障风险，可以提前进行维护和修复，避免事故的发生。

三、机器学习算法在装配式建筑施工安全中的应用案例3.1 基于深度学习的事故预警系统利用深度学习算法，在历史事故数据和相关传感器数据的基础上构建一个事故预警系统。

该系统根据当前施工环境中各个因素之间的关系，能够准确地识别出可能引发事故的因素，并给出相应预警。

这样一来，施工人员可以及时采取措施避免潜在事故。

3.2 视频监控与行为识别系统通过布置摄像头在施工现场，利用机器学习算法对实时视频进行分析和识别，可以准确判断出工人是否符合安全规范。

一旦发现不安全行为，系统将发出警报并通知相关负责人员进行处理。

此外，该系统还能记录下工人的行为数据，在事故发生后进行溯源分析，提供有效的管理参考。

3.3 设备状态监测与预警系统通过在设备上布置传感器，并利用机器学习算法对传感器数据进行实时监测和分析，可以及时掌握设备的运行状态。

装配式建筑施工中的施工安全评价

装配式建筑施工中的施工安全评价随着现代建筑技术的不断发展，装配式建筑作为一种新兴的建筑模式，其优势在于快速、高效和环保。

然而，在装配式建筑施工过程中，我们也要面临一些潜在的安全风险。

因此，进行适当的施工安全评价显得至关重要。

本文将探讨装配式建筑施工中的施工安全评价，并提供一些建议来确保施工过程中的安全性。

一、装配式建筑施工安全评价的必要性1.1 安全意识的提高装配式建筑作为新兴技术，在市场上得到了广泛应用。

但是由于其独特性，在施工过程中可能会存在一些未知风险。

通过对施工过程进行评价分析，可以增强参与者对潜在风险的认识，并提高安全意识。

1.2 预防事故发生对于任何一项建设项目来说，预防事故发生都是至关重要的。

通过对施工过程进行综合评估和分析，可以及时发现施工存在的问题，并采取相应的措施来预防事故的发生。

二、装配式建筑施工安全评价方法2.1 任务分析法任务分析法是一种主要针对工程施工作业进行评价的方法。

在装配式建筑施工中，可以根据各项具体任务的特点进行任务分析，包括材料搬运、组装过程等。

通过对每个具体任务进行风险评估和控制措施确定，可以降低事故的发生概率。

2.2 预警系统预警系统是一种以传感器为基础的监测系统，可以实时监测装配式建筑施工中的环境参数和工艺参数。

通过收集数据并进行分析，可以及时发现潜在的危险信号，并采取相应的措施来避免事故发生。

三、装配式建筑施工安全评价的实施步骤3.1 数据收集和整理首先，需要收集和整理装配式建筑施工相关的数据。

包括项目规模、技术要求、进度计划等信息。

同时还需要了解相关法律法规和标准要求，以确保评价过程符合相关规定。

3.2 风险识别和评估在收集和整理相关数据后，需要进行风险识别和评估。

通过分析装配式建筑施工过程中可能存在的潜在风险，并根据其严重程度进行评估，确定相应的控制措施。

3.3 控制措施的确定与实施基于风险评估的结果，确定适当的控制措施，并制定相应的管理计划。

这包括在设计阶段考虑安全性、提供培训和教育、确保现场安全检查等方面。

装配式建筑施工中的量化安全评价模型与场地施工风险预警措施

装配式建筑施工中的量化安全评价模型与场地施工风险预警措施通过采用装配式建筑技术，可以提高建筑施工的效率和质量，并减少对环境的影响。

然而，在装配式建筑施工过程中，仍然存在一些安全风险。

因此，为了确保施工过程的安全性，必须引入量化安全评价模型和有效的场地施工风险预警措施。

一、量化安全评价模型1.1 施工生命周期安全性指标在装配式建筑施工生命周期内，需要考虑不同阶段的安全问题。

为此，可以采用基于ISO31001标准的风险管理方法来制定相应的指标体系。

这些指标可包括人员伤亡率、事故频率、设备故障率等。

通过定期监测和分析这些指标，可以评估整个施工过程中存在的潜在风险，并及时采取相应措施进行改进。

1.2 行为观察法行为观察法是一种常用且有效的量化安全评价方法。

该方法通过观察并记录现场作业人员在特定条件下的行为，识别出潜在的危险因素。

例如，可以观察施工人员是否正确佩戴安全帽、使用保护设备等。

通过统计和分析观察数据，可以评估施工过程中出现的安全问题，并针对性地制定改进措施。

1.3 事故树分析事故树分析是一种用于定量评估事故发生概率和严重程度的方法。

它基于系统论原理，将事故以逻辑上的树状结构表示，并通过计算每个事件节点的概率和条件概率来判断整体风险水平。

在装配式建筑施工过程中，可以利用事故树分析方法识别关键风险点，并确定相应的安全措施。

二、场地施工风险预警措施2.1 安全培训与教育装配式建筑施工现场通常涉及各类专业技术人员和操作人员。

为了提高他们对安全问题的认识并增强其安全意识，在开展实际作业之前，务必进行必要的安全培训与教育。

这包括但不限于对作业规范、操作流程以及紧急救援措施的培训。

2.2 实时监测与预警系统通过在施工现场布置相应的监测设备，可以实时获取相关的数据信息，并利用联网技术将其传输到预警平台。

这样，施工管理人员可以根据实时数据进行风险评估，并及时制定相应的预防措施。

例如，可以通过监测气象条件、振动等参数来判断是否存在风险，并发出相应的警报。

装配式建筑施工中的结构安全评估与优化

装配式建筑施工中的结构安全评估与优化随着人口增长和城市化的快速发展，对住房需求的迅猛增长使得传统建筑施工方式面临巨大挑战。

装配式建筑因其高效、灵活和环保等优势逐渐成为解决住房供需矛盾的重要选择。

在装配式建筑施工过程中，结构安全评估与优化是确保整个建筑项目质量和使用安全的关键环节。

一、结构安全评估方法1.非线性有限元分析非线性有限元分析是一种常用于结构力学问题求解的数值计算方法。

对于装配式建筑，基于非线性有限元分析可以模拟承受极端荷载条件下的结构行为，并评估其在不同荷载作用下变形情况、应力分布以及稳定性等参数，从而判断结构是否满足设计要求。

2.静力弹塑性分析静力弹塑性分析考虑了材料本身的强度和延性特征，在模拟装配式建筑承受较大荷载时能更准确地预测结构的变形和破坏模式。

静力弹塑性分析可以通过建立结构的受力模型，计算结构在不同工况下的位移、内力等参数，并评估结构的安全性。

3.风振分析装配式建筑常遭受各种自然环境荷载，其中风荷载是最为普遍且重要的一类。

通过风振分析，能够预测装配式建筑在强风作用下的响应情况，包括风速、动压、主剪力力和摆度等，进而评估并优化结构以提高抗风能力。

二、结构安全优化措施1.材料选择与处理装配式建筑所采用的材料应具备足够的强度和稳定性。

在选择材料时，要充分考虑其物理特性，如抗拉强度、承载能力以及耐久性等指标。

此外，在生产加工过程中对材料进行合理处理和控制质量也至关重要。

2.接口连接设计装配式建筑由多个组件模块组成，接口连接质量直接影响到整体结构的稳定性和安全性。

因此，在设计过程中应充分考虑接口的刚度、强度和可靠性，以确保连接处能够承受正常和异常荷载条件下的作用力，并防止脱落或失效。

3.结构布局与配置装配式建筑施工过程中，合理的结构布局和配置有助于提高整体结构的稳定性。

通过优化模块位置、数量和布置方式等，可以减小荷载集中并提高结构整体的抗震、抗风等能力。

4.强度验算与监测在装配式建筑完工后，进行强度验算是必不可少的环节。

基于改进蝙蝠算法的装配式施工安全风险优化

用于处理工程优化、模型识别等方面ꎬ但其存
新局面ꎬ使装配式建筑得到了良性发展ꎬ但施
在易陷入局部极值、收敛精度低等缺点ꎮ 近
工安全风险问题也随之而来ꎬ安全风险的存
年来ꎬ国内外学者采取多种方式对其进行改
在可能会造成人员和经济的双重损失ꎮ 因
进ꎬ以达到增强算法性能的目的ꎮ 裴宇航
此ꎬ实现装配式建筑施工安全风险的有效控
Ａ９
Ｒ１ꎬＲ５ꎬＲ７ꎬＲ１０ꎬＲ１２
Ａ１０
Ｒ１ꎬＲ５ꎬＲ７ꎬＲ１０ꎬＲ１４
Ａ１１
Ｒ１ꎬＲ５ꎬＲ７ꎬＲ１０
Ａ１为构件入场及施工准备、Ａ２为放线及测
Ａ１２
Ｒ１ꎬＲ５ꎬＲ７ꎬＲ１０
量定位、Ａ３为预制墙体吊装、Ａ４为斜支撑安
Ａ１３
Ｒ１６ꎬＲ２２
装、Ａ５为套筒灌浆、Ａ６为节点区钢筋绑扎与
Ａ１４
Ｒ１１ꎬＲ１９ꎬＲ２０
２０２３年１０月
沈阳建筑大学学报 ( 社会科学版 )
第２５卷第５期
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｅｎｙａｎｇＪｉａｎｚｈｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ( ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅ )
文章编号:１６７３－１３８７(２０２３)０５－０５０２－０９
过构造多属性风险损失比例函数就可将风险
第５期
５０５
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
常春光等:基于改进蝙蝠算法的装配式施工安全风险优化
损失值Ｌ与工期Ｔ、成本Ｃ、质量Ｑ联系在一
的一次函数ꎻμ ｉ为０ ~ １变量ꎬ当工期Ｔｉ处于
期Ｔｉ、成本Ｃｉ和质量Ｑｉ为多属性变量ꎬ可以
Ｔｉｍａｘ ] 时ꎬμ ｉ＝０ꎻＱｉｍａｘ为工序ｉ在正常工作时

基于BP神经网络的建筑施工企业信用评价模型研究

基于BP神经网络的建筑施工企业信用评价模型研究【摘要】本研究旨在探讨基于BP神经网络的建筑施工企业信用评价模型。

引入神经网络技术，通过分析建筑施工企业的信用评价模型概述和BP 神经网络原理，构建了相应的评价模型，并设计了一系列实验证明其有效性。

通过实验结果分析，发现该模型在预测建筑施工企业信用方面具有一定优势。

该研究成果为建筑行业提供了一种新的信用评价方法，有望在实践中得到广泛应用。

未来研究可进一步完善该模型，提高评价精度和实用性。

通过本研究的探讨，为建筑施工企业的信用评价提供了新的思路和方法，具有重要的研究意义和实践价值。

【关键词】基于BP神经网络、建筑施工企业、信用评价模型、研究背景、研究目的、研究意义、模型构建、实验设计、实验结果分析、研究成果总结、模型优势、研究展望1. 引言1.1 研究背景本研究旨在构建基于BP神经网络的建筑施工企业信用评价模型，并通过实证研究验证其有效性，为建筑施工企业的风险管理和信用评价提供科学依据，促进建筑施工企业的可持续发展。

1.2 研究目的本研究的目的是建立基于BP神经网络的建筑施工企业信用评价模型，通过对建筑施工企业的信用进行准确评价，帮助投资者、商业合作伙伴和金融机构更好地了解企业信用状况，降低投资和合作风险。

具体目的包括：一是通过构建信用评价模型，提高对建筑施工企业信用评价的准确性和科学性；二是为建筑施工企业提供参考，帮助其改进管理和经营决策，提升信用水平；三是促进建筑施工企业与金融机构之间的合作，为企业融资提供依据。

通过研究建筑施工企业信用评价模型，探索BP神经网络在企业信用评价领域的应用，为相关领域提供理论支持和实践指导。

1.3 研究意义建筑施工企业在市场经济中扮演着重要角色，其信用水平直接影响到企业的发展和持续经营。

对建筑施工企业进行信用评价具有重要意义。

本研究旨在利用BP神经网络建立建筑施工企业信用评价模型，为企业和相关机构提供科学的评价工具。

1. 促进建筑施工企业的良性发展：通过建立信用评价模型，可以更准确地评估建筑施工企业的信用风险，进一步规范市场行为，促进企业诚信经营。

基于COWA-RBF神经网络的高层建筑火灾安全评价

基于COWA-RBF神经网络的高层建筑火灾安全评价
沈存莉
【期刊名称】《消防科学与技术》
【年(卷),期】2018(037)010
【摘要】提出基于COWA-RBF神经网络的高层建筑火灾安全评价模型.从防火能力、灭火能力、安全疏散能力、安全管理能力4个方面构建评价指标体系.利用COWA算子对专家决策结果重新排序,加权求得指标权重,以期降低极值带来的不利影响.考虑到评价指标非线性关系和评价过程的动态性,利用RBF神经网络模拟高层建筑火灾安全等级.将模型运用到某住宅建筑的火灾安全评价,认为该建筑火灾安全等级高,装修材料耐火等级、报警器布置和达标情况、疏散通道畅通性、消防设施熟练程度4个指标需重点关注.
【总页数】4页(P1419-1422)
【作者】沈存莉
【作者单位】重庆工贸职业技术学院,重庆 408000
【正文语种】中文
【中图分类】X913.4;TU972.4
【相关文献】
1.基于DEA和灰色聚类的高层建筑火灾安全评价 [J], 亢磊磊;王琼
2.基于 PCA －FPP －BP 神经网络的高层建筑火灾安全评价 [J], 牛发阳;段美栋;王建波;姜东民;杨冠楠
3.基于改进CUOWGA算子的高层建筑火灾安全评价 [J], 闫莉
4.基于Shapley-ICUOWGA算子的高层建筑火灾安全评价 [J], 杨阳
5.基于Shapley-D-S的高层建筑火灾安全评价 [J], 蒲娟
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于BP神经网络的自建房安全风险评估研究

基于BP神经网络的自建房安全风险评估研究
赵星驰
【期刊名称】《河南建材》
【年(卷),期】2024()4
【摘要】为确保自建房安全风险评估结果的客观性与准确性,文章详细阐述了如何利用历史事故信息作为基础数据,将BP神经网络技术应用于自建房安全风险评估中。

从理论层面出发,深入分析了BP神经网络与自建房安全风险评估的基本原理和实施步骤。

在此基础上,结合大量的事故统计数据和神经网络的基本构架,建立了一个基
于BP神经网络的自建房安全风险评估模型,为此次全国自建房安全整治工作提供了参考。

【总页数】4页(P58-61)
【作者】赵星驰
【作者单位】华北水利水电大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于BP神经网络的高速公路专项养护工程安全风险评估研究
2.基于BP神经网
络的信息安全风险评估研究3.基于PCA-GA-BP神经网络的高校实验室安全风险
评估4.居民自建房安全风险评估方法与应用研究5.基于BP神经网络的校园网络安全风险评估方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于人工智能技术的装配式建筑施工质量检测研究

基于人工智能技术的装配式建筑施工质量检测研究随着城市化进程的加快和人们对于环境舒适度要求的提高，装配式建筑在房屋建设领域中扮演着重要的角色。

装配式建筑具有工期短、质量可控、节能环保等优势，然而在施工过程中仍然存在质量问题。

为了提高装配式建筑施工质量监测的效率和准确性，并保证房屋使用安全性，人工智能技术被引入到建筑施工质量检测领域，并取得了显著的成果。

一、人工智能技术在装配式建筑施工质量检测中的应用1. 图像识别技术在装配式建筑施工过程中，通过图像识别技术可以对不同构件及其连接处进行分析和判断。

例如，利用深度学习算法可以根据图像识别出构件是否正确安装、连接是否紧密等问题，实现自动化施工质量检测。

此外，还可以通过图像分析来评估构件表面平整度、涂料覆盖率等质量指标。

2. 无人机技术随着无人机技术的发展，其在装配式建筑施工质量检测中的应用也越来越广泛。

无人机可以高空俯视施工现场，利用高清相机进行图像采集，并通过图像处理和分析算法实现对建筑物外观、构件安装精度、施工进度等方面的监测和评估。

无人机技术的引入大大提升了质量监测的效率和准确性。

二、基于人工智能技术的装配式建筑施工质量检测方法1. 数据采集与处理在装配式建筑施工过程中，利用传感器、相机等设备对关键环节进行数据采集，并对采集到的数据进行处理。

这些数据包括结构合格性检查、材料强度测试结果等，通过对数据信息进行整理和分析，为后续建立模型奠定基础。

2. 模型训练与优化通过将大量已有质量检测数据导入训练模型中，利用深度学习等人工智能算法进行模型训练，并不断优化算法参数，以提高模型的准确性和鲁棒性。

模型的训练过程需要专业的数据科学家和建筑工程师共同合作，利用历史检测数据提取特征，以应对装配式建筑施工中的各类问题。

3. 施工质量自动诊断在装配式建筑施工过程中，通过采集到的实时数据输入训练好的模型，可以快速进行质量自动诊断。

当施工出现问题时，系统能够及时报警并提供解决方案，有力地保障了施工质量。

基于人工智能技术的装配式建筑施工安全技术体系设计

基于人工智能技术的装配式建筑施工安全技术体系设计一、引言随着人工智能技术的快速发展，其在各个领域都展示出了强大的潜力和应用价值。

装配式建筑作为一种现代化、高效、可持续的建筑方式，在迅速发展的过程中也面临着一系列的安全风险和挑战。

因此，设计一套基于人工智能技术的装配式建筑施工安全技术体系，对于提升装配式建筑施工的安全性和质量具有重要意义。

本文将详细探讨基于人工智能技术的装配式建筑施工安全技术体系的设计。

二、基于人工智能的装配式建筑施工安全风险评估为了减少施工过程中的安全风险，需要在施工前准确评估潜在的风险因素。

传统的风险评估方法主要依赖于专家经验和统计数据，存在着主观性和不准确性的问题。

而借助人工智能技术，可以通过大数据和智能算法更准确地分析潜在风险。

1. 大数据分析通过收集并分析装配式建筑工程的大量数据，可以从中提取出有价值的信息和规律，帮助评估施工过程中存在的安全风险。

例如，可以通过分析历史安全事故数据，找出导致事故发生的常见原因和共性点，从而提前预防类似的事故发生。

2. 人工智能算法借助人工智能的算法，可以构建安全风险评估模型。

通过训练模型，将多个因素作为输入，输出一个安全风险评估结果。

这些因素可以包括施工计划、装配件的类型和安装方式、工人的工作经验等。

模型通过学习和归纳分析大量的数据，能够快速准确地评估施工过程中的安全风险，提前采取相应的措施。

三、基于人工智能的施工现场监督技术施工现场的监督是确保装配式建筑施工安全的重要环节。

传统的监督方式主要依靠人工巡检，存在着盲区和主观判断的不确定性。

而基于人工智能的监督技术可以提高监管效率和减少人为错误。

1. 视频图像识别通过在施工现场安装摄像头，利用图像识别算法实时监控施工过程中的安全行为和存在的隐患。

比如，可以通过识别工人的个人防护装备、检测危险区域的入侵行为等，及时发现潜在风险并采取措施。

2. 无人机巡检利用无人机技术进行施工现场的巡检，可以实现对大面积区域、高空以及其他难以到达的地方进行监测。