中国安全科学学报2023,Vol.33Issue(4) :100-106.DOI:10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.04.1221

农村改造房屋结构安全预警模型

Structural safety early warning model of rural reconstruction houses

段在鹏 李炯 李帆 刘碧强
中国安全科学学报2023,Vol.33Issue(4) :100-106.DOI:10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.04.1221

农村改造房屋结构安全预警模型

Structural safety early warning model of rural reconstruction houses

段在鹏 1李炯 2李帆 2刘碧强3
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作者信息

  • 1. 福州大学经济与管理学院,福建福州350108;福建省应急管理研究中心,福建福州350108
  • 2. 福州大学环境与安全工程学院,福建福州350108
  • 3. 福州大学经济与管理学院,福建福州350108
  • 折叠

摘要

农村改造房屋结构安全问题突出,尤其长沙"4·29"民房坍塌事故更凸显出该问题的严峻性,为解决这一问题,首先,基于机器学习算法,构建农村改造房屋结构安全预警指标体系;其次,对初始数据作标准化等预处理,并基于过采样算法解决样本类别不平衡问题,使用经典机器学习算法构建农村改造房屋结构安全预警模型;然后,利用集成学习算法优化原有模型以提高模型精度;最后,对各预警指标的重要度排序.结果表明:经典机器学习算法预测效果较好的是支持向量机(SVM),集成算法效果较好的是堆叠法,总体预测率为85.3%;较为重要的预警指标是建筑面积过大、建筑年份久、无施工草图、非六大重点排查房屋、独立基础、用于出租特别的群组牟利的城乡结合部自建房、地上层数过大、未经正规设计、无资质设计等17个.

关键词

农村改造房屋/结构安全/预警模型/机器学习/集成算法

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基金项目

国家社会科学基金(17CGL049)

福建省社会科学基金(FJ2022B052)

出版年

2023
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
参考文献量10
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