基于RS-SVM的建筑施工项目安全预警模型

摘要：

针对目前建筑施工项目安全风险管理的现状,应用粗集理论对建筑施工项目的安全因素进行预处理,将处理后的信息结构作为支持向量机的输入数据进行训练和预测,构建建筑施工项目安全风险预警模型,并在小样本条件下,与BP神经网络进行对比分析.结果表明,RS-SVM预测模型的最小均方根误差为0.011 5,BP神经网络的均方根误差为0.070 7,RS-SVM预警模型的预测精度、泛化能力明显优越于BP神经网络学习方法.

关键词：建筑施工、粗集、支持向量机、安全预警

所属期刊栏目：27

分类号：X947

在线出版日期：2011-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：30-35