| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究内容和创新点 | 第11页 |
| 1.3 文章架构和技术路线 | 第11-14页 |
| 1.3.1 文章架构 | 第11-13页 |
| 1.3.2 技术路线图 | 第13-14页 |
| 第二章 文献综述 | 第14-22页 |
| 2.1 大型工程安全风险研究综述 | 第14-18页 |
| 2.1.1 大型工程的定义、特征 | 第14页 |
| 2.1.2 大型工程研究综述 | 第14-15页 |
| 2.1.3 大型工程安全风险研究综述 | 第15-18页 |
| 2.2 风险预警指标体系构建研究综述 | 第18-20页 |
| 2.2.1 风险评价指标体系研究 | 第18-19页 |
| 2.2.2 风险预警研究 | 第19-20页 |
| 2.3 风险预警评价模型研究 | 第20-22页 |
| 第三章 大型工程安全风险预警指标体系构建 | 第22-42页 |
| 3.1 安全风险指标体系构建的流程与思路 | 第22页 |
| 3.2 指标体系建立的原则 | 第22-23页 |
| 3.3 安全风险指标体系初稿 | 第23-29页 |
| 3.3.1 外部环境下的安全风险指标 | 第24-26页 |
| 3.3.2 内部环境下的安全风险指标 | 第26-29页 |
| 3.4 基于德尔菲法的风险指标量化 | 第29-34页 |
| 3.4.1 德尔菲法 | 第29-30页 |
| 3.4.2 风险指标量化 | 第30-34页 |
| 3.5 基于改进k-means算法的指标优化 | 第34-40页 |
| 3.6 修改后安全风险指标体系 | 第40-42页 |
| 第四章 大型工程安全风险评价和预警模型 | 第42-51页 |
| 4.1 安全风险评价预警的目标和假设 | 第42-43页 |
| 4.1.1 安全风险评价预警的目标 | 第42页 |
| 4.1.2 安全风险评价预警的假设 | 第42-43页 |
| 4.2 安全风险评价预警方法--BP神经网络算法 | 第43-45页 |
| 4.3 基于神经网络模型的大型工程项目安全风险预警模型 | 第45-48页 |
| 4.3.1 大型工程项目安全风险预警体系框架 | 第45-47页 |
| 4.3.2 基于神经网络模型的大型工程项目安全风险预警模型 | 第47-48页 |
| 4.4 神经网络模型配置阶段及训练 | 第48-51页 |
| 4.4.1 配置神经网络模型 | 第48-49页 |
| 4.4.2 神经网络模型训练 | 第49-51页 |
| 第五章 结论与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 结论 | 第51页 |
| 5.2 本研究的不足 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 附录1 工程项目安全风险指标调查问卷1 | 第56-60页 |
| 附录2 工程项目安全风险指标调查问卷2 | 第60-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第69页 |