基于GA-SVM的施工人员安全行为影响因素及决策模型研究

被引：3

作者：

李书全 ^{[1
]}

吴秀宇 ^{[1
]}

袁小妹 ^{[1
]}

周远 ^{[2
]}

机构：

[1] 天津财经大学商学院

[2] 天津财经大学经济学院

来源：

中国安全生产科学技术 | 2014年 / 10卷 / 12期

关键词：

安全行为; 影响因素; 决策模型; 遗传算法(GA); 支持向量机(SVM);

D O I：

暂无

中图分类号：

TU714 [安全管理];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

导致施工人员不安全行为的因素众多,如何保证员工进行安全施工是施工企业亟待解决的问题。为分析施工人员安全行为的影响因素及作用机理,从社会资本理论、认知心理学理论和安全行为理论分析了安全行为的影响因素,并设计了相关调查问卷。在进行仿真分析前,采用遗传算法优化计算的方法筛选出了13个关键影响因素,降低了自变量之间的相关性,之后利用支持向量机(SVM)的方法对决策模型进行了仿真分析,并与BP神经网络模型做了对比。仿真结果表明:基于筛选出的关键影响因素的SVM仿真模型的精度和有效性大于BP神经网络模型,模型精度为0.00887,相关系数为88.4%,说明影响因素与安全行为之间具有较好的拟合关系。研究结论为企业衡量员工安全行为水平,提高员工安全行为能力和企业安全管理能力提供理论支持。

引用

页码：185 / 191

页数：7

共 15 条

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[4] 基于中介效应法的安全氛围对员工安全行为的影响研究 [J].