建筑施工安全评价体系及预警研究
| 1 引言 | 第1-13页 |
| ·选题背景 | 第7-11页 |
| ·我国建筑安全的基本状况 | 第7页 |
| ·目前建筑安全生产中存在的主要问题 | 第7-8页 |
| ·我国建筑业事故类型分析 | 第8-9页 |
| ·管理和控制是安全工作的关键 | 第9-11页 |
| ·国内外对预警工作的研究现状 | 第11页 |
| ·课题研究目的 | 第11-13页 |
| ·本文研究方法 | 第11-12页 |
| ·课题研究的技术路线 | 第12-13页 |
| 2 施工安全管理评价现状及评价方法选择研究 | 第13-18页 |
| ·施工安全管理现状及存在的问题 | 第13页 |
| ·安全评价的现状及其发展趋势 | 第13-14页 |
| ·工业安全评价的现状 | 第13-14页 |
| ·安全评价的发展趋势 | 第14页 |
| ·现有安全评价方法分析及其安全评价方法的选择 | 第14-18页 |
| ·安全评价方法综述及分析 | 第14-17页 |
| ·安全评价方法的选择 | 第17-18页 |
| 3 建筑施工安全评价准则体系设计 | 第18-27页 |
| ·准则体系的递阶层次结构 | 第18-20页 |
| ·递阶层次结构的基本原理 | 第18-19页 |
| ·递阶层次结构的确定 | 第19-20页 |
| ·准则体系的定量侧度原理 | 第20-23页 |
| ·评价准则标值测度方法 | 第20-22页 |
| ·评价准则权重测度方法 | 第22-23页 |
| ·建立施工安全评价体系 | 第23-27页 |
| 4 安全预警模型的理论基础—支持向量机 | 第27-39页 |
| ·支持向量机概述 | 第27页 |
| ·机器学习的基本问题 | 第27-28页 |
| ·问题的表示 | 第27-28页 |
| ·经验风险最小化 | 第28页 |
| ·复杂性与推广能力 | 第28页 |
| ·统计学习理论的核心内容 | 第28-30页 |
| ·I VC维 | 第29页 |
| ·推广性的界 | 第29-30页 |
| ·支持向量机 | 第30-37页 |
| ·支持向量机的分类算法 | 第30-34页 |
| ·支持向量机的回归算法 | 第34-37页 |
| ·算法的实现 | 第37页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第37-39页 |
| 5 基于SVM的安全预警模型的实现 | 第39-45页 |
| ·安全预警 | 第39页 |
| ·SVM模型和警情的分析 | 第39-41页 |
| ·支持向量机学习样本的获取 | 第41-43页 |
| ·SVM预警模型应用 | 第43-45页 |
| 6 结束和展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-51页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第51-52页 |
| 作者简历 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-56页 |
| 改进BP网络模型在年用水量预测中的应用 | 第56-57页 |
