| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究拟解决的关键问题 | 第12-13页 |
| 1.4 论文研究内容和技术路线 | 第13-16页 |
| 第二章 地铁施工安全风险预警方法 | 第16-29页 |
| 2.1 地铁施工过程安全风险预警方法 | 第16-19页 |
| 2.1.1 传统预警机制 | 第16-17页 |
| 2.1.2 预警研究方法 | 第17-19页 |
| 2.2 因子分析法概述 | 第19-23页 |
| 2.2.1 因子分析法的概念 | 第19-20页 |
| 2.2.2 因子分析法的原理和步骤 | 第20-23页 |
| 2.3 神经网络概述 | 第23-29页 |
| 2.3.1 BP神经网络的概念 | 第23-24页 |
| 2.3.2 BP神经网络算法 | 第24-28页 |
| 2.3.3 改进BP神经网络算法 | 第28-29页 |
| 第三章 构建地铁施工安全风险预警指标体系 | 第29-41页 |
| 3.1 地铁施工安全风险分析辨识 | 第29-30页 |
| 3.2 安全风险预警指标体系构建 | 第30-33页 |
| 3.2.1 指标体系构建的原则 | 第31-32页 |
| 3.2.2 指标获取的依据 | 第32-33页 |
| 3.3 地铁施工预警指标体系 | 第33-38页 |
| 3.3.1 行为人因素预警指标体系 | 第34-35页 |
| 3.3.2 施工技术与设备因素预警指标体系 | 第35-36页 |
| 3.3.3 施工环境因素指标体系 | 第36-37页 |
| 3.3.4 安全管理因素预警指标体系 | 第37-38页 |
| 3.4 基于德尔菲法的定性指标量化 | 第38-40页 |
| 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 地铁施工过程安全风险预警 | 第41-62页 |
| 4.1 地铁施工预警过程 | 第41-42页 |
| 4.2 原始预警指标数据的采集 | 第42-44页 |
| 4.3 预警指标的因子分析 | 第44-53页 |
| 4.3.1 数据的处理和检验 | 第44-46页 |
| 4.3.2 公共因子的确定 | 第46-48页 |
| 4.3.3 公共因子分析 | 第48-51页 |
| 4.3.4 因子评分 | 第51-53页 |
| 4.4 神经网络算法的优化 | 第53-55页 |
| 4.4.1 BP神经网络在Matlab函数的运用 | 第53页 |
| 4.4.2 BP神经网络算法的优化—BP_Adaboost神经网络算法 | 第53-54页 |
| 4.4.3 BP_Adaboost神经网络算法步骤 | 第54-55页 |
| 4.5 基于BP_Adaboost算法在地铁施工安全风险预警中的应用 | 第55-58页 |
| 4.5.1 BP_Adaboost神经网络算法的实现 | 第55-57页 |
| 4.5.2 基于因子分析法-神经网络算法的地铁施工安全风险预警模型 | 第57-58页 |
| 4.6 案例分析 | 第58-60页 |
| 4.6.1 工程概况 | 第58-59页 |
| 4.6.2 大连地铁车站施工过程安全风险预警 | 第59-60页 |
| 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 结论与展望 | 第62-63页 |
| 5.1 结论 | 第62页 |
| 5.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 附录A 地铁施工安全风险预警指标调查问卷 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
