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基于BP神经网络的建筑工人不安全行为预警模型

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为减少建筑工人不安全行为,提高企业安全管理水平,采用事故统计分析、文献分析、质性访谈方法获取不安全行为影响因素,从组织、个人、外在环境、设备4个方面建立不安全行为预警指标体系,在此基础上,基于反向传播(BP)神经网络原理,将预警指标作为网络输入,不安全行为无警、轻警、中警、重警4种状态作为网络输出,进而设计编制预警问卷,对问卷数据进行反复训练学习,最终构建出"23-9-4"3层结构的BP神经网络预警模型,并对该模型进行训练及测试.结果 表明:该预警模型预警能力较强,能够较为准确地预测工人的不安全行为状态,从而可提前采取相应的防控措施.
An early warning model of unsafe behaviors of construction workers based on BP neural network

石娟、常丁懿、郑鹏

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天津理工大学管理学院,天津300384

华电电力科学研究院有限公司,浙江杭州310030

反向传播(BP)神经网络 建筑工人 不安全行为 预警模型 指标体系

国家自然科学基金天津市教委社会科学重大项目天津市研究生科研创新项目

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2022

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2022.01.004

中国安全科学学报
中国职业安全健康协会

中国安全科学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.548
ISSN：1003-3033
年,卷(期)：2022.32(1)
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