基于无监督LDA的水电工程施工安全事故致因分析

Causal analysis of construction safety accidents in hydropower projects based on unsupervised LDA

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维普
万方数据

中文摘要：为实现水电工程施工安全事故报告中致因的智能挖掘,首先,利用Jieba库分词处理1 206条事故分析报告,提出事故分析文本词频-逆文档频率(TF-IDF)关键词处理算法,确定词频权重并构建事故文本词向量;然后,基于TF-IDF特征,训练无监督隐含狄利克雷分布(LDA)主题模型,提取事故主题及主题词;最后,对主题词进行社会网络分析,揭示事故要素间的潜在关系,智能输出水电工程施工安全事故成因.结果表明:LDA主题模型能快速挖掘出大量有效事故数据信息,并计算出安全意识、事故隐患、违章行为等5个事故主题.致因自动分析结果显示,违规违章操作、未掌握安全操作技术、材料设备问题、违反施工程序、作业环境条件不良是导致水电工程施工安全事故的最主要原因.加强施工人员的行为监管,提高事故主要致因的预防能力,有助于提升水电工程施工安全管控水平.

外文关键词：

ydropower engineeringconstruction safety accidentunsupervised latent Dirichlet allocation(LDA)topic modelaccident causationsocial network analysisfactor analysis

作者：

陈述、孙孟文、陈云、聂本武、李智、刘文濯

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作者单位：

三峡大学水电工程施工与管理湖北省重点实验室,湖北宜昌 443002

三峡大学水利与环境学院,湖北宜昌 443002

国家能源投资集团有限责任公司金沙江分公司,四川成都 610000

中国长江三峡集团有限公司,湖北武汉 430010

三峡大学经济与管理学院,湖北宜昌 443002

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关键词：

水电工程施工安全事故无监督隐含狄利克雷分布(LDA)主题模型事故致因社会网络分析因子分析

基金：

国家自然科学基金国家自然科学基金

项目编号：

5207907352209163

出版年：

2023

DOI：

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.10.1924

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(10)

参考文献量12