基于灰色GM(1,1)模型的建筑施工安全事故预测

本文通过引入二阶弱化算子,对2010-2019年我国建筑施工安全事故统计数据进行处理,构建灰色预测模型GM(1,1),并对模型参数求解和精度检验。结果表明,灰色GM(1,1)模型求解的模拟值符合精度要求,适用于建筑施工安全事故预测。本文利用该模型预测了我国2020年和2021年安全事故发展趋势,对事故预防和措施的制定具有现实指导意义。

基于BP神经网络的建筑施工安全事故预测研究

选取2012年-2021年江苏省房屋市政工程安全事故10个相关数据,利用Spearman相关性分析进一步筛选出7个相关数据,并在此基础上运用BP神经网络构建了事故预测模型,最后利用测试数据实际验证了模型的可靠性。研究结果表明:BP神经网络可以很好地应用于房屋市政工程事故预测,并且具有较高的精确度,可以为房屋市政工程事故预防、政府监管、应急管理等工作提供有效的数据支撑。

基于SD-MOP模型的建筑施工安全事故预测研究

为解决传统预测方法对建筑施工安全事故概率预测与实际发生概率偏差较大的问题,本文基于SD-MOP模型对建筑施工安全事故概率进行预测。通过确定建筑施工安全事故预测目标函数及约束条件,基于SD-MOP模型确定目标优先级划分,预测建筑施工安全事故发生概率,对建筑施工安全事故进行预测,并与传统预测方法进行比较。结果表明:该预测方法与传统预测方法相比预测结果准确性更高,可为建筑施工的经济效益和社会效益提供保障。

基于CART回归树模型的变电站施工安全事故分析与预测

在当前的变电站施工过程中,主要通过数据包络分析过程预测安全事故,忽略了表征信息中的不确定性,导致预测结果的选取受试者工作特征曲线下面积(AUC)值较低.针对这一问题,本研究应用分类回归树(CART)模型,设计了一种新的变电站施工安全事故分析与预测方法.首先,利用固定型、移动型采集技术相结合的方式,采集变电站施工现场数据,并通过主成分分析算法进行筛选处理.然后,深入分析变电站施工安全事故发生过程,通过基于概率分布的可分性判据,提取施工安全事故前兆特征.最后,利用CART模型构建施工安全事故根节点,再使用支持向量机(SVM)回归算法建立叶节点,形成可用于施工安全事故预测的最优决策树.通过迭代训练多个串联的CART模型实现梯度提升,应用该模型即可得到准确的事故预测结果.实验结果表明:该预测方法灵敏度更高,能够预测出更多的安全事故,并且该预测方法的AUC值高达0.91,具有更高的预测精度.

建筑施工塔吊安全事故特性与安全管理研究

为保证塔吊能够安全运行,详细分析建筑施工塔吊安全管理现状,主要包含安全管理机制不完善、安全保护装置设置不科学、塔吊拆装管理不规范、维修保养不到位等,提出建筑施工塔吊安全事故特性与安全管理要点,降低塔吊安全事故的发生概率,以期为相关人员提供参考。

探讨建筑施工中的安全事故预防控制

在社会经济飞速发展的背景下,国家不断提高对建筑施工安全性的重视,施工安全不仅涉及工程施工的安全问题,还是人们生产、学习和生活的重要保证,如果施工安全得不到保障,就有可能酿成重大事故,造成重大损失。因此,企业要加强建筑安全生产管理,采取有效举措提升建筑施工的安全性。文章介绍了建筑工程安全事故的特点和发生原因,阐述了安全事故的预防控制措施,以供借鉴。

江苏省住房和城乡建设厅关于印发《强化建筑施工生产安全事故涉及安全生产人员管理的若干措施》的通知(苏建规字[2023]1号)

各设区市住房和城乡建设局(建委),南通市市政园林局:为严格落实建筑施工企业主要负责人、项目负责人和专职安全生产管理人员等生产安全责任,有效防范生产安全风险,压降一般生产安全事故,遏制较大及以上生产安全事故,我厅制定了《强化建筑施工生产安全事故涉及安全生产人员管理的若干措施》,经2023年4月13日厅党组会议审议通过,自2023年6月1日起施行。

责任意识下建筑工程施工安全管理策略——评《建筑施工安全技术与管理研究》

随着建筑业的迅猛发展和城市化进程的加速推进,建筑工程施工安全管理日益成为业界关注的焦点。责任意识作为安全管理的核心,它要求每一个参与建筑施工的人员都能够充分认识到自身所肩负的安全重任,并在实际工作中将安全意识转化为具体的行动。在建筑施工过程中,任何一个环节的疏忽都可能引发严重的安全事故,因此强化责任意识,加强安全管理,不仅是对施工人员生命财产安全的保障,也是对建筑工程质量和社会稳定的维护。

菏泽郓城锦绣城E区建筑施工项目“8·15”较大高处坠落事故

2023年8月15日7时许,山东省菏泽市郓城县恒源锦绣城E区项目12号楼发生一起高处作业吊篮倾覆较大生产安全事故,造成5人高处坠落死亡,直接经济损失约726万元。经调查认定,菏泽郓城锦绣城E区建筑施工项目“8·15”较大高处坠落事故是一起因违章操作造成的较大生产安全责任事故。

建筑施工安全事故致因系统模型与实证分析

为预防和减少建筑施工安全事故,研究其事故致因。首先,以系统思维和事故致因理论为基础,建立一个结构化的施工安全事故致因系统模型,包含6个子系统、16个因素和39个子因素;然后,查阅2005—2017年间我国发生的812起施工安全事故的调查报告,统计报告中39个子因素出现的频率,依据频率大小将事故致因划分为关键、重要、次要和一般等4个级别;最后,以2016年江西丰城电厂冷却塔坍塌事故为例进行实证分析,验证模型的有效性。结果表明:作业人员违规作业、安全检查不充分和管理人员履职不充分为建筑施工安全事故的3个关键致因,应高度重视并重点管控。

建筑施工安全事故致因体系与统计回归分析

事故致因理论是安全管理的基本理论,对导致事故发生的因素进行分层分级管控是减少安全事故发生概率的重要途径。基于系统思维,将建筑施工安全事故致因作为一个系统,划分为6个子系统、16个因素和43个子因素。获取了1320份施工安全事故报告和102份调查问卷,对这两类数据进行了统计和回归分析,并基于统计和回归分析的结果,从施工安全事故致因中识别出7项关键致因、5项高发致因和5项低发致因。以2019年河北衡水市翡翠华庭项目施工升降机吊笼坠落事故为例进行分析,将其实际发生的事故致因与统计回归分析结果进行比较,验证了所构建的施工安全事故致因层次与分类分级结果的合理性和实用性。

建筑施工安全事故流变过程

为认知建筑施工过程中安全事故的形成过程,利用流变理论的基本原理,研究建筑施工安全事故的单流变模式和多流变模式的发展过程,给出两类流变模式的各阶段变化规律.提出安全事故流变强度的概念,利用故障树分析原理,给出流变强度的计算方法,并分析多流变模式下不安全事件对流变强度的结构敏感性和概率敏感性,为提高建筑施工安全管理效率和水平提供有效的方法和实施路径.

建筑施工企业安全事故引起无形损失分类体系研究

为科学合理评价安全事故给建筑施工企业造成的无形损失,基于企业无形资产功能降低导致无形损失的观点,界定施工企业安全事故引起的无形损失的含义;从个体和组织2个角度对无形损失进行分类,阐述无形损失子项的内涵;构建无形损失构成体系,并通过事故案例对该体系开展实际应用。研究表明：所构建的安全事故无形损失体系能充分描述事故对施工企业造成的间接负面影响,对企业安全事故影响评价有指导作用。

建筑施工企业安全事故全损失构成体系构建

为研究建筑施工企业安全事故全损失构成体系,基于安全经济学、项目管理学、社会学及企业管理学等学科理论,提出企业事故损失"资产功能缺损修补"的观点及方法;立足建筑施工企业资产构成特点,提出全损失分类方法,划分并阐明了各损失项、损失子项及其内涵,建立建筑施工企业安全事故全损失构成体系;同时结合现行《工伤保险条例》,阐述本体系的实用情况,对比分析不同情形下,按现行国家标准与按全损失体系事故所构成的损失结果。结果表明,运用"资产功能缺损修补"论,系统全面构建了建筑施工企业安全事故全损失体系,对施工企业安全事故损失统计有指导作用。

马尔可夫优化下的GM(1,1)模型在建筑安全事故预测研究中的应用

建筑业安全事故方面的数据具有波动性大,规律性弱,公开的数据少等特点。国家住建部发布2010—2019年的建筑业安全事故死亡人数,通过运用单纯的灰色GM(1,1)模型和马尔可夫优化下的灰色GM(1,1)模型分别预测出来的结果对比,基于马尔可夫优化下的灰色GM(1,1)模型克服了传统预测模型仅适用于短期预测的缺点,且提高了预测的精度。同时,用该模型对我国2020—2021年建筑业安全事故死亡人数进行预测,并提出合理化的管理建议,推动我国建筑业的平稳健康发展。

建筑施工安全事故损失内部化分析

当前,安全损失外部化倾向未能从根本上有效调动建筑企业致力于改善安全生产业绩。笔者认为,要从本质上改善我国建筑安全生产状况,必须促使安全损失内部化,该理念不仅有利于落实“企业安全生产责任主体”制度、保护建筑工人及其家庭的权益以及减轻政府负担,而且还能促使整个社会共同致力于改善职业安全与健康状况,从而促进建筑市场的持续健康发展和确保社会的和谐稳定。市场经济条件下,安全损失内部化须借助经济杠杆的调节作用,通过提高赔偿额度、提取安全生产抵押金、制裁或罚款、浮动保险费率、带薪工伤病假以及市场进退机制等手段,加大安全损失内部化力度。安全损失内部化力度的加大,对预防未来的安全事故将起到积极的经济刺激作用,从本质上提高我国建筑业整体安全管理水平。

基于灰色马尔科夫模型的建筑施工安全事故伤亡预测

建筑业在推动我国经济全面发展的进程中起着不可替代的作用,但同时在我国的建筑施工过程中由于行业本身的特点,每年都会有大大小小的建筑施工安全事故发生,给人民的生命安全和身心健康带来重大损害的同时,对国家和社会的经济发展以及社会的稳定发展都产生了一定的影响,所以,减少建筑施工安全事故是当务之急。以浙江省某市2010-2021年发生的建筑施工安全事故为基础,在对比灰色GM(1,1)模型与灰色马尔科夫模型两种模型之后,发现后者的预测精度明显提高了很多,因此利用该模型预测该市未来建筑施工安全事故的变化趋势,对事故预防具有指导意义。

建筑施工安全事故的原因分析及对策探究

随着我国建筑市场的蓬勃发展以及施工技术的提高,高层建筑越来越多,机械化施工程度也随之增加,导致施工难度不断加大。在建筑施工中,安全问题是最为重要的,是以人为本最直接的体现。建筑施工涉及面较广,在施工人员复杂、流动性较大,加之施工工艺相对复杂,受到外部因素的影响,不免在施工过程中产生安全事故。基于此,本文对安全事故产生的原因进行了分析,同时,提出了降低安全事故发生的主要对策,以供参考。

基于机器学习的建筑施工人员安全能力预测模型

为探究建筑施工人员安全能力的作用机制和关键影响因素,以社会资本和行为动机理论为依据,建立基于组织网络和个体行为的多指标数据集;借鉴成熟量表构建安全能力指标体系,通过问卷调查向中国境内若干建筑工程项目的457名施工人员获取数据;采用基于熵权法与变异系数法的多指标综合评价法进行指标权重计算和筛选;采用梯度提升决策树(GBDT)等5种机器学习方法分别建立回归预测模型,利用网格搜索法进行超参数优化,以提升模型的预测能力。结果表明:集成学习方法优于传统机器学习方法,GBDT算法在所有方法中拟合性能最佳;权重优化后的数据集可在一定程度上提升模型的预测精度;施工人员的安全参与行为和组织中社会资本的结构与认知维度对其安全能力影响较大;此外,个体特征中的工作年限和教育水平也与安全能力存在一定相关性。

煤矿安全事故分析与预测研究

为了有效地减少煤矿安全事故发生,制订科学的预防灾害措施,以近11年的煤矿安全事故相关数据为统计分析样本,通过对事故等级和事故类型2个要素进行深入分析,研究我国煤矿安全事故发生的规律和特点。以瓦斯、放炮、水害、运输、顶板、机电、火灾和其他事故发生起数作为样本数据,构建灰色神经网络在线预测模型,并基于2021年数据进行验证。结果表明,一般事故最多,其次是较大事故和重大事故;顶板、运输、机电和其他事故起数整体呈现上升趋势,顶板事故最多;灰色神经网络模型平均相对误差和均方根误差分别为0.161和2.902,与灰色模型相比分别降低了0.234和2.945。因此,采用灰色神经网络模型对煤矿安全事故进行预测的精度更高、稳定性更好。