融合GWO和SVR的建筑安全事故预测模型

当前建筑业迅速发展，但随之而来的是频频发生的建筑安全事故，造成不可逆转的损失和伤害。虽然近些年来在建筑安全事故控制方面的研究已取得一定的成果，但建筑安全事故仍未得到有效控制。针对建筑业市政工程安全事故总数和死亡人数，探究二者之间的关系，构建灰狼优化算法-支持向量回归机(Grey Wolf Optimization and Support Vactor Regression, GWO-SVR)组合模型，收集2008—2020年每个月的建筑安全事故数据及死亡人数数据集，发现二者之间成正向相关关系，以建筑安全事故数为特征对建筑死亡人数进行预测，精度达到95%以上，对建筑安全资源与人力投入有较大参考价值，有助于提升建筑安全管理水平。