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强降雨导致的建设工程安全事故人因分析HC-GC模型

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  • 万方数据
为降低强降雨导致建设工程安全事故发生率,有效解决该类安全事故人因分析复杂问题,提出新的安全事故人因分析模型方法.基于人为因素分析与分类系统(HFACS),建立包括6层24个因素的建设工程强降雨事故(CPHRA)框架模型(HC);联用遗传算法(GA)优化连续关联规则挖掘算法(CARMA)(GC)分析人为致因关联,绘制事故人为致因链;选取150起强降雨导致建设工程事故典型案例进行模型验证与应用分析.结果表明:优化后的人因分析HC-GC模型具有更优的性能与效率;在事故人因链中,政府安全主管部门监督不足与企业安全文化缺失是深层次因素,现场违规监管与现场安全管理漏洞是主要连接因素,技能水平低与失误违章会进一步强化事故负反馈,事故上报与响应不及时是强降雨导致建设工程事故扩大蔓延最直接原因.
HC-GC human factors analysis model for construction engineering safety accidents caused by heavy rainfall

heavy rainfallconstruction safety accidentshuman factors analysis and classification system(HFACS)under construction project heavy rainfall accident(CPHRA)(HC)genetic algorithm(GA)optimized continuous association rule mining algorithm(CARMA)(GC)human

陈伟、田仪帅、曾卫华、郭道远、赵卓雅

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武汉理工大学土木工与建筑学院,湖北武汉 430070

中国市政工程中南设计研究总院有限公司,湖北武汉 430014

强降雨 建设工程安全事故 建设工程强降雨事故(CPHRA)下人为因素分析与分类系统(HFACS)(HC) 遗传算法(GA)优化的连续关联规则挖掘算法(CARMA)(GC) 人为致因

武汉理工大学校级科研项目

20221h0128

2023

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.08.1948

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)：2023.33(8)
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