中国安全科学学报

作者：王军武, 何娟娟, 宋盈辉, 刘一鹏, 陈兆, 郭婧怡

单位：1 武汉理工大学 三亚科教创新园,海南 三亚 572025；2 武汉理工大学 土木工程与建筑学院,湖北 武汉 430070；3 湖北文理学院 土木工程与建筑学院,湖北 襄阳 441053

关键词：随机森林(RF),蛙跳算法(SFLA),支持向量机(SVM),装配式建筑,高空作业,不安全行为

基金：2021年海南省重大科技计划项目(ZDKJ2021024); 三亚崖州湾科技城科技专项项目(SCKJ-JYRC-2022-81); 三亚科教创新园开发基金资助(2022KF0003)

为有效预警装配式建筑高空作业工人不安全行为的发生趋势或状态,增强对装配式建筑工人不安全行为(PBWUBs)的管控,采用随机森林(RF)-混合蛙跳算法(SFLA)-支持向量机(SVM)模型,开展工人不安全行为预警研究。首先,采用SHEL模型分析处于高空作业危险中的PBWUBs的影响因素,并通过RF确定关键预警指标;然后,采用SFLA对SVM的参数进行寻优改进;最后,利用RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,提出应对措施,并与其他预警模型对比。研究结果表明:基于RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,准确率最高,为91.67%,与其他模型的预警性能相比,最高提升14%。研究结果可为高空作业PBWUBs的防控提供参考。

来源：2024年第3期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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