基于遗传算法和贝叶斯网络综合的建筑施工安全评价研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究目的 | 第11-12页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外建筑施工安全评价研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内建筑施工安全评价研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究内容、思路与技术路线 | 第15-20页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 研究思路 | 第15-17页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第17-20页 |
| 2 相关知识基础 | 第20-26页 |
| 2.1 BIM技术 | 第20-22页 |
| 2.1.1 BIM定义及发展 | 第20页 |
| 2.1.2 BIM技术国内外应用现状 | 第20-22页 |
| 2.2 遗传算法 | 第22-24页 |
| 2.2.1 遗传算法的定义及特点 | 第22-23页 |
| 2.2.2 遗传算法的国内外应用现状 | 第23-24页 |
| 2.3 贝叶斯网络 | 第24-26页 |
| 2.3.1 贝叶斯网络的定义及特点 | 第24-25页 |
| 2.3.2 贝叶斯网络的国内外应用现状 | 第25-26页 |
| 3 建筑施工安全评价指标的分析构建研究 | 第26-40页 |
| 3.1 建筑施工安全评价的界定 | 第26-28页 |
| 3.1.1 安全评价的定义和内涵 | 第26页 |
| 3.1.2 安全评价的目的 | 第26-27页 |
| 3.1.3 安全评价的特点 | 第27-28页 |
| 3.2 建筑施工安全评价指标体系的建立 | 第28-40页 |
| 3.2.1 安全评价指标体系建立的基本原则 | 第28-29页 |
| 3.2.2 建筑施工安全评价指标体系的构建 | 第29-31页 |
| 3.2.3 建筑施工安全评价指标的内涵 | 第31-40页 |
| 4 建筑施工安全评价中基于遗传算法的属性约简研究 | 第40-52页 |
| 4.1 评价模型架构 | 第40-43页 |
| 4.1.1 评价模型架构的原则 | 第40页 |
| 4.1.2 评价模型架构的内容及特点 | 第40-43页 |
| 4.2 建筑施工安全影响因素离散化 | 第43-46页 |
| 4.2.1 建筑施工安全影响因素分析 | 第43-44页 |
| 4.2.2 基于数据分析的影响因素离散化 | 第44-46页 |
| 4.3 基于遗传算法的属性约简 | 第46-52页 |
| 4.3.1 遗传算法染色体编码 | 第47-48页 |
| 4.3.2 产生初始群种 | 第48页 |
| 4.3.3 计算适应度 | 第48-49页 |
| 4.3.4 选择操作 | 第49页 |
| 4.3.5 交叉和变异 | 第49-50页 |
| 4.3.6 优化结果输出 | 第50-52页 |
| 5 建筑施工安全评价中基于贝叶斯网络的建模研究 | 第52-58页 |
| 5.1 贝叶斯网络模型构建 | 第52页 |
| 5.2 贝叶斯网络参数学习 | 第52-56页 |
| 5.2.1 统计建筑施工安全事故 | 第52-53页 |
| 5.2.2 确定各节点之间的相对权重 | 第53-54页 |
| 5.2.3 不同状态子节点的条件概率分布 | 第54-56页 |
| 5.3 基于贝叶斯网络模型的决策支持模块 | 第56-58页 |
| 5.3.1 事前风险等级预测 | 第56-57页 |
| 5.3.2 事故关键致险因子识别 | 第57-58页 |
| 6 综合方法及实例研究 | 第58-64页 |
| 6.1 工程背景 | 第58页 |
| 6.2 综合方法安全评价推理 | 第58-64页 |
| 6.2.1 综合方法推理过程 | 第58-59页 |
| 6.2.2 事前风险等级预测 | 第59-61页 |
| 6.2.3 致险因子敏感性分析 | 第61-64页 |
| 7 结论与展望 | 第64-66页 |
| 7.1 结论 | 第64页 |
| 7.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 硕士生期间主要工作 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
