基于K-Means聚类模型的隧道施工安全风险评价方法及应用研究

吴波; 朱林萍; 李扬波; 刘聪; 夏承明

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基于K-Means聚类模型的隧道施工安全风险评价方法及应用研究

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隧道施工安全风险受到多方面因素影响,对于风险信息的深度挖掘是提高风险评价结果准确性的有效途径。将K-Means聚类算法引入到传统LEC法的综合计算中,建立了基于K-Means聚类的隧道施工安全风险评价模型。首先,通过WBS-RBS法识别隧道施工全过程中的风险,并构建风险事件集;然后,将事故发生可能性、人员暴露时间和事故后果严重程度作为隧道施工安全风险评价指标,利用语言型多属性决策法把风险评价信息转化为数据集,采用K-Means聚类算法对数据集进行处理,基于聚类结果确定事件风险等级;最后,将模型应用于文笔山1号隧道洞口工程施工风险分析中。结果表明:所建模型风险评价结果与现实相吻合,分析结果可为隧道施工风险控制提供决策参考。

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来源
《重庆交通大学学报:自然科学版》 |2023年第11期|80-87|共8页
作者
吴波; 朱林萍; 李扬波; 刘聪; 夏承明;
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作者单位

东华理工大学土木与建筑工程学院;

三明莆炎高速公路有限责任公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类施工组织;
关键词
隧道工程; 公路隧道; 施工风险; 风险评价; K-MEANS聚类算法;

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