【摘 要】
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为降低装配式住宅构件吊装事故发生率,构建基于云贝叶斯网络（Cloud-BN）的安全风险评价模型,动态评价构件吊装作业安全风险。首先,分析云模型与贝叶斯网络（BN）结合的可行性与合理性;其次,结合工程实际确定构件吊装施工安全风险指标体系与BN结构,通过参数学习算法获取各节点间的条件概率分布;然后利用云模型转换,将获取的观测节点先验概率作为证据输入模型,得到构件吊装风险处于各风险状态的概率,并利用综合
【基金项目】
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国家自然科学基金资助（71601095）；
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为降低装配式住宅构件吊装事故发生率,构建基于云贝叶斯网络（Cloud-BN）的安全风险评价模型,动态评价构件吊装作业安全风险。首先,分析云模型与贝叶斯网络（BN）结合的可行性与合理性;其次,结合工程实际确定构件吊装施工安全风险指标体系与BN结构,通过参数学习算法获取各节点间的条件概率分布;然后利用云模型转换,将获取的观测节点先验概率作为证据输入模型,得到构件吊装风险处于各风险状态的概率,并利用综合云生成算法确定最终的风险等级;最后,以某装配式住宅项目为例,验证该模型的有效性。研究表明:该模型评价结果与实际情况基本一致,平均相对误差控制在5%以内;与传统BN模型相比,结果更加客观准确。
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