融合GWO和SVR的建筑安全事故预测模型

作     者：李政道 曾佳 吴恒钦 LI Zhengdao;ZENG Jia;WU Hengqin

作者机构：深圳大学土木与交通工程学院广东深圳518060 

出 版 物：《安全与环境学报》 (Journal of Safety and Environment)

年 卷 期：2024年第24卷第3期

页      面：1079-1086页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0837[工学-安全科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金委员会项目(52078302) 广东省自然科学基金项目(2021A1515012204) 广东省教育厅项目(2021ZDZX1004) 

主　　题：安全社会工程 建筑安全事故 支持向量回归机 灰狼优化算法 模型预测 

摘      要：当前建筑业迅速发展,但随之而来的是频频发生的建筑安全事故,造成不可逆转的损失和伤害。虽然近些年来在建筑安全事故控制方面的研究已取得一定的成果,但建筑安全事故仍未得到有效控制。针对建筑业市政工程安全事故总数和死亡人数,探究二者之间的关系,构建灰狼优化算法-支持向量回归机(Grey Wolf Optimization and Support Vactor Regression,GWO-SVR)组合模型,收集2008—2020年每个月的建筑安全事故数据及死亡人数数据集,发现二者之间成正向相关关系,以建筑安全事故数为特征对建筑死亡人数进行预测,精度达到95%以上,对建筑安全资源与人力投入有较大参考价值,有助于提升建筑安全管理水平。