建筑工程质量成本RBFNN预测模型

针对建筑工程质量成本的预测问题,应用径向基神经网络原理,选取预防成本比、鉴定成本比、内部成本比、建筑面积、PPI、建筑用途、工期、现场条件、管理水平、施工地点、利润率共11个指标分析了各指标与质量成本的联系,进而选取4个指标作为神经网络的输入指标。以20组工程数据作为学习样本进行训练,建立建筑工程质量成本的径向基神经网络预测模型并采用均方根误差进行检验,用5组工程数据作为检验样本进行测试。研究结果表明:预防成本比、建筑面积、PPI、工期、施工地点与质量成本存在一定的联系;用模型所得预测结果的最大相对误差为0.016862。RBFNN预测结果与实际情况较吻合,预测精度较高,可用于建筑工程质量成本预测。     

消防行政审批机构受理审核时限所需报送的材料

1.建筑工程消防设计审核 建筑工程消防设计审核,是指公安消防监督机构对新建、改建、扩建、建筑内部装修和用途变更的建筑工程项目.(其中包含下列内容:利用新、改、扩建地下工程开办旅馆、商店等消防安全审查;新、改、扩建生产、储存化学易燃物品设施的消防设计审批;新、改、扩建摄制场所防火设计审批;新、改、扩建室内娱乐场所消防设计审批;新、改、扩建化学危险物品储存设施消防设计审批;消防设计图纸报送审核.)     

安全传感器在建筑工程中的应用

近年来,中国航天建设工程公司通过论证、现场应用、实践等方式,在安全生产工作中重点推广应用了以安全生产信息化系统管理为主要内容的安全传感器工程建设,建立了一套分级负责、分级监管的安全监管信息化系统,实现了"隐患早发现、违章早纠正、事故早预防",提高了生产作业现场本质安全度.     

安监人

肩负党的重托 背负人民期望 我们安监人 奔波在安监路上 建筑工地留身影 足迹遍布城乡 风雨无阻 斗志昂杨 查找危险隐患 排除安全故障     

芦苇冒充钢筋 监管岂能松软

近年来,类似芦苇冒充钢筋的恶劣行为并非孤例。质量就是生命,无论是建筑工程还是河堤工程,既是技术活,更是良心活。     

延边州长李龙熙:突出重点领域 确保安全生产

2月9日,延边州召开安全生产工作会议。州长李龙熙出席会议并讲话。李龙熙指出,2012年将召开党的十八大,我省也将召开第十次党代会,延边州将迎来建州60周年,安全生产工作肩负着更加艰巨的任务。要重点强化煤矿、非煤矿山、道路交通、消防、危险化学品和烟花爆竹、建筑工程等领域的安全监管工作。要切实加强组织领导,各县(市、区)要高度重视安全生产工作,定期研判安全生产形势,不折不扣地贯     

以AHP-RBFNN评估建筑工程项目的风险

针对我国建筑工程风险评估技术在工程项目应用较少的现状,需建立一个合理的风险评价指标体系与一个有效的风险评估模型。本文首先分析了一般的风险评价模型的优缺点,确定了以层次分析法与径向基函数(RBF)神经网络相结合的AHP-RBFNN风险评估模型,其次根据现代化建筑工程项目的特点构建出合理的风险评价指标体系,并且运用层次分析法确定各指标的综合权重,然后将各指标作为RBF神经网络的输入,利用RBF神经网络的无线逼近能力和快速收敛的特点,建立了新型建筑工程风险评价模型。MATLAB仿真结果表明,此方法能较准确的对建筑工程项目安全进行评估,为全面评价建筑施工安全状况提供了新的方法与思路。     

建筑工程生产事故死亡人数时间序列分析

为研究建筑工程安全生产事故死亡人数的变化规律,采用时间序列分析方法,分析了建筑安全事故死亡人数时间序列上的趋势性规律,通过数据预处理和模型的识别与检验,最终建立了安全事故死亡人数预测模型。对全国2005—2014年建筑工程安全生产事故造成的死亡人数进行了分析和预测。结果表明:ARIMA模型各年预测值与实际值误差率为0.393,相比灰色模型和BP神经网络模型误差率最小。总体上说,ARIMA模型较适用于随机性较大的数据的趋势预测。     

建筑施工临时用电事故的起因及预防

任何一个建筑工程的施工现场都有大量的用电设备,然而,在这种特殊的场所内的某些电气安全措施往往没有引起有关人员的足够重视,从而导致事故的发生。本文就建筑施工工地的电气危险隐患、用电安全措施作如下浅析。