中国安全科学学报2023,Vol.33Issue(8) :51-58.DOI:10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.08.0829

建筑工程安全文明施工费预测精度研究

Safety-civilized measure cost prediction precision study on construction project

吴方浩 陈伟 孙惠中 牛力 付建华
中国安全科学学报2023,Vol.33Issue(8) :51-58.DOI:10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.08.0829

建筑工程安全文明施工费预测精度研究

Safety-civilized measure cost prediction precision study on construction project

吴方浩 1陈伟 1孙惠中 1牛力 2付建华3
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作者信息

  • 1. 武汉理工大学土木工程与建筑学院,湖北武汉 430070
  • 2. 武汉市建设工程安全监督站,湖北武汉 430015
  • 3. 武汉工程建设标准定额管理站,湖北武汉 430015
  • 折叠

摘要

为准确测算建筑工程安全文明施工费,提出案例推理技术(CBR)-最大信息系数(MIC)-随机森林(RF)预测模型方法.通过实地调研61个典型工程样本数据,选择12个安全文明施工费的影响因素作为候选特征变量,采用CBR进行样本相似度检索以构建模型的训练样本集,运用MIC确定关键特征变量输入模型,组合建立3种RF模型(RF、MIC-RF和CBR-MIC-RF),并通过实证分析其预测精度.结果表明:通过样本相似度检索和识别关键特征变量,可显著提高RF模型的预测精度(平均绝对百分比误差(MAPE)为3.35%);模型预测精度随不同等级的相似度阈值呈"U"型变化,设置合适的相似度阈值对提升模型的预测效果至为关键;CBR-MIC-RF模型可获得比支持向量机模型更好的预测性能.

关键词

建筑工程/安全文明施工费/预测精度/案例推理技术(CBR)/最大信息系数(MIC)/随机森林(RF)

Key words

construction project/safety-civilized measure cost/prediction precision/case-based reasoning(CBR)/maximum information coefficient(MIC)/random forest(RF)

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基金项目

武汉市城建局科技计划(202227)

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9
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