建筑施工现场安全评价研究

论文摘要

目前,我国正在进行很大规模的基本建设。而建筑业又是我国的支柱产业之一,是我国国民经济的重要组成部分。但是,由于建筑业独一无二的特点,使施工现场发生事故的可能性很高,这对国民经济和人们的生命和财产安全造成很大的损失。因此,我们必须对安全给予很高的重视,将安全管理工作作为工程项目管理的一个重要内容来看待。论文首先从安全管理研究入手介绍安全及安全评价的含义,进而对我国的建筑施工现场安全评价的特点以及我国建筑安全施工现场存在的问题进行了论述。在阅读了大量文献资料的基础上,对我国目前建筑安全的研究内容和研究方法进行了分类和总结,并提出了基于BP神经网络的建筑施工现场安全评价模型。本文首先对影响建筑施工现场安全状况的众多因素进行了分析,主要是从人的因素、建筑材料及设备因素、技术因素、管理因素和环境因素五个方面进行细化。结合我国建设部颁布的《施工企业安全生产评价标准》（JGJ/T77-2003）中的各项指标,建立了一套更新的建筑安全评价指标体系。包含了24个影响建筑施工现场安全的主要指标。在建立好的建筑施工现场安全评价指标的基础上,结合人工神经网络的理论建立了基于BP神经网络的建筑施工现场安全评价模型。本文通过用用专家评分法来获取BP神经网络的样本数据。通过评分表的方式向几位专家调查打分,根据给定的每位专家的权重和专家所打的分数来计算施工现场的安全程度分数。通过统计后得到了15个建筑施工项目的评价指标体系指标值作为训练BP神经网络的样本数据。通过用专家打分法产生的样本数据对网络进行训练,结果证明可以发现,期望输出与实际输出的误差很小,接近一致,这充分说明运用BP神经网络模型建立的建筑施工现场安全评价模型是有效的,可以使用这个模型对建筑施工现场安全进行评价的实证研究。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究的背景以及研究的意义
• 1.1.1 研究的背景
• 1.1.2 研究的意义
• 1.2 问题研究的基础
• 1.3 研究的内容及逻辑框架
• 1.3.1 研究的内容
• 1.3.2 论文的逻辑框架
• 1.4 论文研究的思路与方法
• 1.4.1 研究思路
• 1.4.2 研究方法
• 2 文献综述
• 2.1 建筑安全管理的研究
• 2.2 建筑安全预警的研究
• 2.3 建筑安全信息技术的研究
• 2.4 建筑安全评价的研究
• 3 建筑施工现场安全评价指标体系的建立
• 3.1 建筑安全的影响因素
• 3.1.1 人员因素
• 3.1.2 机械设备及材料的因素
• 3.1.3 环境的因素
• 3.1.4 材料的因素
• 3.1.5 技术的因素
• 3.2 建筑安全指标体系建立原则
• 3.3 安全评价指标体系的建立
• 3.3.1 指标体系递阶层次结构
• 3.3.2 指标体系的建立
• 3.3.3 安全评价指标的量化
• 3.3.4 指标权重分析
• 3.4 本章小结
• 4 基于神经网络的建筑工现场安全评价模型研究
• 4.1 人工神经网络模型
• 4.1.1 人工神经网络介绍
• 4.1.2 神经网络模型
• 4.1.3 人工神经网络分类
• 4.1.4 人工神经网络的基本特征
• 4.1.5 人工神经网络的应用领域
• 4.1.6 人工神经网络的学习规则
• 4.2 人工神经网络在安全评价中应用的优越性
• 4.2.1 目前建筑安全评价方法存在的主要问题
• 4.2.2 神经网络在评价过程中的优越性
• 4.3 BP神经网络
• 4.3.1 BP神经网络的结构
• 4.3.2. BP神经网络算法
• 4.3.3 BP神经网络的设计与训练
• 4.4 基于神经网络的建筑施工现场安全评价模型的建立
• 4.4.1 BP神经网络建立的程序
• 4.4.2 面向MATLAB的BP神经网络结构的设计
• 4.5 实例研究与结果分析
• 4.6 本章小结
• 5 结论与展望
• 5.1 本课题的研究结果
• 5.2 相关研究工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录1 研究生期间发表的论文
• 附录2 专家打分数据