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塔吊作业事故关联规则挖掘及贝叶斯建模分析

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成果类型:
期刊论文
作者:
叶勇军;张笑语;张英朋
作者机构:
南华大学资源环境与安全工程学院,湖南衡阳 421001
[张英朋; 张笑语; 叶勇军] 南华大学
语种:
中文
关键词:
安全工程;塔吊;Apriori算法;数据驱动;朴素贝叶斯网络;事故推理
期刊:
安全与环境学报
ISSN:
1009-6094
年:
2024
卷:
24
期:
02
页码:
610-616
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
环境与安全工程学院
摘要:
为探究塔吊作业安全风险,深入挖掘事故特征,明确塔吊作业事故成因机制,提出了一种基于Apriori算法关联规则挖掘的改进朴素贝叶斯网络结构,采用数据驱动的方式训练模型,提升塔吊作业事故推理的效率和精度。通过诊断推理得出,塔吊倒塌事故多由物因缺陷造成,高处坠落事故多由人因缺陷造成,吊物伤人事故多由物因缺陷和不良环境共同造成。通过因果推理对诊断结果进行了验证,表明该模型可在设定条件及场景下有效进行事故推理分析。
摘要(英文):
To explore the safety risk of tower crane operation,deeply explore the characteristics of accidents,and clarify the causal mechanism of tower crane operation accidents,an improved naive Bayesian network structure based on Apriori algorithm association rule mining is proposed,the model is trained in a data-driven manner to improve the efficiency and accuracy of tower crane operation accidents reasoning.According to the diagnostic reasoning to explore the causal mechanism of the accident,combined with causal reasoning to analyze the development t...

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