基于RF-SFLA-SVM的装配式建筑高空作业工人不安全行为预警

为有效预警装配式建筑高空作业工人不安全行为的发生趋势或状态，增强对装配式建筑工人不安全行为(PBWUBs)的管控，采用随机森林(RF)-混合蛙跳算法(SFLA)-支持向量机(SVM)模型，开展工人不安全行为预警研究。首先，采用SHEL模型分析处于高空作业危险中的PBWUBs的影响因素，并通过RF确定关键预警指标；然后，采用SFLA对SVM的参数进行寻优改进；最后，利用RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,提出应对措施，并与其他预警模型对比。研究结果表明：基于RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,准确率最高，为91.67%,与其他模型的预警性能相比，最高提升14%。研究结果可为高空作业PBWUBs的防控提供参考。