基于GA-BP神经网络的建筑工程事故预测研究

郭健; 张雪梅

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基于GA-BP神经网络的建筑工程事故预测研究

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为了提高建筑工程事故预测精度,采用遗传算法优化得到BP神经网络的初始权值和阈值,在此基础上基于自适应学习速率动量梯度下降法进行BP神经网络训练,建立基于GA-BP神经网络的建筑工程事故预测模型.通过数据挖掘的方式提炼出影响建筑工程安全施工的主要危险因素作为GA-BP神经网络预测模型的输入变量,以千人负伤率作为输出变量进行预测分析.结果表明,GA-BP神经网络预测模型收敛速度快,预测精度高,可有效提高建筑工程事故预测的准确性.

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来源
《哈尔滨师范大学自然科学学报》 |2015年第1期|76-80|共5页
作者
郭健; 张雪梅;
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作者单位

江苏建筑职业技术学院;

江苏建筑职业技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类应用数学;
关键词
BP神经网络; 遗传算法; 建筑工程; 危险因素;

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