中国安全科学学报

作者：戴梦璠, 李灵芝, 钱宇昕, 袁竞峰, 韩晓健, 赵昌皓

单位：1 南京工业大学 土木工程学院,江苏南京 211816；2 南京工业大学计算机与信息工程学院(人工智能学院),江苏 南京 211816；3 东南大学 土木工程学院,江苏 南京 211189

关键词：机器学习(ML),既有民用建筑,安全鉴定,辅助决策模型,指标体系

基金：国家社会科学基金资助(24BGL297)

为提升建筑安全体检工作效率,基于机器学习(ML)算法,构建既有民用建筑安全鉴定辅助决策模型。首先,从房屋鉴定报告中收集建筑结构安全特征数据;其次,采用相关性分析和交叉验证递归特征消除法构建包含“设计-演变-状态”多维特征的建筑安全鉴定辅助决策指标体系;再次,构建5种ML模型,根据准确率、精确率、召回率等指标测试模型性能;最后,开发既有民用建筑安全鉴定辅助决策平台,以实际工程验证其可操作性。结果表明:相较于设计特征,演变和状态特征更能反映民用建筑的实际安全状况,其中,建筑年龄、有无改扩建和混凝土梁承载能力是关键特征;决策树在围护系统、上部承重结构、地基基础及鉴定单元安全性评估中表现最佳。

来源：2025年第9期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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