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 |