基于机器学习的建筑工程项目安全性能预测方法及系统

专利主权项内容

1.基于机器学习的建筑工程项目安全性能预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集；步骤S2：数据预处理；步骤S3：建筑项目事故结果预测；步骤S4：建筑项目安全系数预测；步骤S5：建筑工程项目安全性能预测；在步骤S1中，所述数据采集，用于采集建筑工程项目安全性能预测所需的基本数据集，具体为从建筑工程事故数据集和建筑工程项目调查数据记录中，通过采集，得到建筑工程项目安全性能预测原始数据，所述建筑工程项目安全性能预测原始数据的数据结构，具体包括数值型数据和分类标签型数据，所述建筑工程项目安全性能预测原始数据的数据内容，具体包括事故结果预测原始数据和安全系数预测原始数据；在步骤S2中，所述数据预处理，用于对原始数据进行数据预处理，具体为对所述建筑工程项目安全性能预测原始数据进行数据预处理，得到建筑工程项目安全性能预测优化数据，所述建筑工程项目安全性能预测优化数据，包括事故结果预测优化数据和安全系数预测优化数据；在步骤S3中，所述建筑项目事故结果预测，用于进行建筑项目事故结果预测，具体为基于所述事故结果预测优化数据，采用极限梯度优化模型进行建筑项目事故结果预测，得到建筑项目事故结果预测参考数据；在步骤S4中，所述建筑项目安全系数预测，用于进行建筑项目安全系数预测，具体为基于所述安全系数预测优化数据，采用决策树算法进行建筑项目安全系数预测，得到建筑项目安全系数参考数据；在步骤S5中，所述建筑工程项目安全性能预测，用于进行建筑工程项目安全性能的整体评估和预测，得到建筑工程项目安全性能预测参考数据。