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基于PSO-SVM模型的建筑施工项目安全预警方法研究

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第一章 绪论第14-28页
    1.1 课题的研究背景及意义第14-18页
        1.1.1 选题背景第14-17页
        1.1.2 选题意义第17-18页
    1.2 安全预警的研究现状第18-19页
        1.2.1 国外安全预警的研究现状第18页
        1.2.2 国内安全预警的研究现状第18-19页
    1.3 国内外SVM和PSO的研究现状第19-24页
        1.3.1 支持向量机(SVM)的研究现状第19-22页
        1.3.2 粒子群算法(PSO)的研究现状第22-24页
    1.4 研究内容和方法第24-28页
        1.4.1 研究内容第24-25页
        1.4.2 研究方法和技术路线第25-28页
第二章 建筑施工项目安全预警理论基础第28-38页
    2.1 安全评价理论第28-33页
        2.1.1 安全评价方法第28-32页
        2.1.2 安全评价的现状及其发展趋势第32-33页
    2.2 预警理论第33-36页
        2.2.1 预警理论概述第33-35页
        2.2.2 安全预警系统第35-36页
    2.3 本章小结第36-38页
第三章 建筑施工项目安全评价体系构建第38-52页
    3.1 建筑施工项目危险源分析第38-41页
        3.1.1 危险源的内涵第38页
        3.1.2 危险源的类型第38-39页
        3.1.3 危险源辨识第39-41页
    3.2 建筑施工项目安全评价体系构建原则第41-42页
    3.3 现有的建筑施工项目安全评价体系第42-43页
    3.4 建筑施工项目安全评价指标的选取第43-48页
        3.4.1 人的因素第44-45页
        3.4.2 机械设备的因素第45-46页
        3.4.3 施工材料的因素第46-47页
        3.4.4 技术因素第47-48页
        3.4.5 环境的因素第48页
    3.5 建筑施工项目安全评价体系的构建第48-51页
    3.6 本章小结第51-52页
第四章 PSO-SVM模型的建立第52-70页
    4.1 支持向量机(SVM)理论第52-61页
        4.1.1 支持向量机概述第52-55页
        4.1.2 支持向量机回归第55-60页
        4.1.3 支持向量机预测精度影响因素分析第60-61页
    4.2 粒子群算法(PSO)第61-65页
        4.2.1 粒子群算法概述第61-64页
        4.2.2 粒子群算法的数学描述第64-65页
    4.3 PSO-SVM模型的设计第65-69页
        4.3.1 PSO-SVM模型的基本思路第65-68页
        4.3.2 PSO-SVM模型的实现步骤第68-69页
    4.4 本章小结第69-70页
第五章 建筑施工项目安全预警的实现第70-85页
    5.1 建筑施工项目安全预警的实现过程第70-73页
    5.2 样本数据的预先处理第73-77页
        5.2.1 样本的获取第73-75页
        5.2.2 数据预处理第75-76页
        5.2.3 安全评价结果期望值第76-77页
    5.3 传统的SVM安全预测模型第77-80页
        5.3.1 网格搜索法基本原理第77-78页
        5.3.2 传统SVM模型的网格搜索法参数选择第78-79页
        5.3.3 传统SVM模型的回归预测第79-80页
    5.4 改进的PSO-SVM安全预测模型第80-82页
        5.4.1 PSO优化SVM参数第80-81页
        5.4.2 PSO-SVM模型的回归预测第81-82页
    5.5 安全预警的结果及分析第82-84页
        5.5.1 模型误差的确定第82页
        5.5.2 模型预测的误差比较分析第82-83页
        5.5.3 安全预警的结果分析第83-84页
    5.6 本章小结第84-85页
第六章 对策与建议第85-90页
    6.1 日常安全管理措施的建议第85-88页
    6.2 应急管理措施的建议第88-90页
第七章 总结与展望第90-92页
参考文献第92-96页
附录一第96-98页
附录二第98-103页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果第103-104页
致谢第104-105页

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