管理安全干预对建筑工人不安全行为的影响及对策

首先,界定管理安全的定义和基本指标,并进一步界定建筑工人不安全行为的影响因素;其次,通过文献梳理提出管理安全干预对建筑工人不安全行为的影响机理的假设模型.基于调研数据,通过SPSS与AMOS软件对模型进行拟合分析.研究结果表明:管理安全干预对建筑工人安全能力的提升具有显著影响;通过管理安全干预,安全能力的提升对安全动机的端正的影响显著增强,安全动机及安全态度的端正对不安全行为的减少产生显著影响.     

计及组织氛围的建筑工人不安全行为机理模型的构建

通过对广州、厦门、漳州3个城市的20多个建筑工程项目的建筑工人问卷调查数据的统计分析,从不安全动机、安全能力、安全态度及组织氛围等4个方面梳理建筑工人不安全行为的影响因素.在问卷调研数据的基础上,采用结构方程模型构建建筑工人不安全行为发生的机理模型.研究结果表明:建筑工人的不安全动机和安全能力对建筑工人不安全行为的发生具有显著影响,安全态度对不安全动机,组织氛围对安全态度,以及安全能力对安全态度都存在显著的影响,而组织氛围对不安全动机的影响并不显著.     

基于BP神经网络的煤矿矿用设备安全监测研究

针对目前煤矿矿用设备在安全状况方面存在的问题,鉴于煤矿矿用设备各参数之间存在非线性关系,提出了一种基于BP神经网络的煤矿矿用设备安全检测方法,可实现非在线检测变量的在线估计及预测。将BP神经网络原理运用于煤矿矿用设备安全预警问题中,建立了多指标综合监测(评价)的矿用设备安全预警网络模型,并以实测数据为例对所建模型进行了训练和检验,研究结果表明,BP神经网络具有收敛速度快、逼近效果好、训练结果唯一、精度高等优点,可以较好地模拟煤矿矿用设备性能特性,有效提高了对煤矿设备安全数据的分析与预警。     

强迫思维与强迫行为对建筑工人不安全行为的影响

通过文献梳理和实例访谈,提出强迫思维、强迫行为及建筑工人不安全行为结构关系的假设模型.对建筑工人展开问卷调研,采用SPSS软件对数据展开信度和效度分析,采用Amos 21.0软件对假设模型进行模拟拟合.结果表明:强迫行为对不安全动机有显著负向影响;强迫思维对不安全动机有显著正向影响;强迫思维对安全能力有显著负向影响;不安全动机对不安全行为具有显著正向影响.     

基于BP神经网络的矿山安全文化评价体系

为了完善和加强矿山安全文化的建设,根据矿山自身的特点,本文提出了一种对矿山安全文化进行合理、科学、全面评价的方法。根据国际SMART准则,从安全环境、安全管理、安全培训、班组长素质、员工行为、安全事务6个方面确立了21项安全文化评价指标,提出了安全文化等级划分标准,并在MATLAB平台上建立了基于BP神经网络的安全文化等级评价体系。以6个矿山的样本数据作为训练样本,经过训练,结果显示当迭代次数为355时,网络的全局误差达到要求,并且输出值与期望输出值之间呈基本吻合,误差比较小。最后,以该神经网络对恒祥煤矿的安全文化等级进行预测,输出结果表明该矿山的安全文化等级为4级,与该矿山的安全文化实际状况相符。因此,BP神经网络具有很好的学习功能,通过样本训练后能够准确地对矿山安全文化进行评价,为提高矿山安全文化水平提供参考和依据。     

组织和个人视角下安全支持对建筑工人的安全行为影响

为了探讨安全支持、安全自我效能感和安全态度与建筑工人安全行为之间的作用关系，高效提高管理建筑工人的安全行为水平，从个人和组织两个维度将安全支持划分为安全领导力、家人安全关心、工友安全沟通3个要素，构建安全支持与安全行为之间的假设关系模型。结合216名建筑工人问卷调研数据，采用SPSS和AMOS软件进行模型拟合。结果表明：安全支持对建筑工人的安全行为产生显著的正向影响，其中，工友安全沟通是影响建筑工人安全行为的关键因素；安全态度是影响建筑工人安全行为的关键中介变量；在安全管理中，管理层应更注重工友群体间非正式沟通，以提高建筑工人的安全行为水平。     

采用神经网络提高EIT成像质量的方法研究

提出了一种采用神经网络提高EIT成像质量的方法.首先,根据电阻抗成像原理,构建了208-10-208三层神经网络.然后,将实验平台上采集的实测数据分为训练数据和成像数据,将根据仿真模型求解得到的仿真数据作为期望值,利用训练数据对神经网络进行训练,获得神经网络参数,建立神经网络模型;将成像数据作为训练好的神经网络的输入,利用神经网络的输出数据重建图像.最后,采用6项指标对神经网络训练前后的重建图像效果进行评价.结果表明:采用神经网络后的图像在相关系数、结构相似度、相对误差、位置误差、外形形变、瞬时震荡6项指标上均有显著提高.     

建筑工人偏执心理因子对不安全行为的影响

偏执心理因子对建筑工人不安全行为的影响较为显著,纠正偏执心理极为重要.通过文献梳理,以不良安全氛围和不端正的安全动机作为中介变量,提出建筑工人偏执心理因子与不安全行为结构关系的假设模型.对建筑工人展开问卷调研,采用SPSS软件对数据进行信度和效度分析,进而使用AMOS软件对假设模型进行验证.研究结果表明:偏执心理因子会直接影响建筑工人不端正的安全动机;不良安全氛围和不端正的安全动机在偏执心理因子与不安全行为的结构关系中起着显著的中介作用;加强班组级和项目级建筑工人之间的沟通及经验交流有利于安全氛围的形成;不端正的安全动机对不安全行为有显著的正向影响.     

基于神经网络方法的集成式驾驶员跟车模型

为了提高驾驶辅助系统的跟车性能,基于神经网络方法建立了一种集成式驾驶员跟车模型.通过真实交通环境下的驾驶员实验获得了稳定跟车状态数据,并利用Kalman滤波器对数据进行了处理和估计.设计了以BP神经网络为核心的集成式模型结构,该模型以前车速度为输入,计算跟车过程中的两个特性参数并输入神经网络以模拟驾驶员控制的自车加速度.利用处理后的数据样本对网络进行了训练,并对该模型进行了仿真验证.仿真结果表明;神经网络模型具有模拟驾驶员跟车行为的能力,模型体现出较为准确的跟踪特性,并对不同的前车工况具有良好的适应性.     

建筑工人情感安全文化、心理资本和安全行为的关系研究

建筑工地的安全事故频繁发生,建筑工人的情感安全文化和心理资本水平会对其安全行为产生影响.为了探讨建筑工人情感安全文化、心理资本和安全行为的影响关系,建立了描述建筑工人情感安全文化、心理资本和安全行为关系的假设模型,然后对600名建筑工人进行了问卷调查,并采用结构方程对此假设模型进行了验证.研究结果显示:情感安全文化会正向影响安全行为,表明它对安全参与行为的影响大于安全遵守行为;情感安全文化正向影响心理资本,表明它对自我效能、乐观的的影响大于希望、韧性;心理资本在情感安全文化对安全行为的影响中起部分中介作用,中介效应占比59.6％,且情感安全文化通过心理资本的自我效能和希望正向影响安全遵守行为,通过自我效能、希望和乐观正向影响安全参与行为.因此,有效提升建筑工人的情感安全文化和心理资本水平,能促进其安全行为,减少事故发生.     

非正式群体凝聚力和沟通对建筑工人不安全行为的影响

为探究非正式群体凝聚力和沟通对建筑工人不安全行为的影响机理,首先,界定建筑工人非正式群体凝聚力和沟通的研究范畴,识别出不安全行为的影响因素;其次,构建非正式群体凝聚力和沟通与不安全行为影响机理模型.基于实地调研数据,采用SPSS和AMOS软件工具进行模型拟合.研究结果表明:非正式群体凝聚力和沟通均对建筑工人的不安全行为产生显著影响;安全意识和安全动机分别受非正式群体凝聚力和群体沟通的影响,并最终作用于建筑工人的不安全行为;工作压力是重要的中介变量,受到非正式群体凝聚力和沟通的影响,对建筑工人的不安全行为及安全意识均有预测作用.     

采用BP神经网络的猪肉冷链物流预警模型与仿真

分析影响猪肉在冷链过程中出现安全隐患的因素,整合供应链上的追溯信息和监测信息,提出一种猪肉冷链物流的预警方案.采用BP神经网络技术搭建安全预警模型,对模型进行训练和预测,并采用遗传算法对该模型参数进行优化改进.仿真结果表明:该模型可以有效提高猪肉在冷链物流中风险预警的准确性.     

安全态度、安全能力、不安全动机对建筑工人不安全行为的发生机理

为探索建筑工人的安全态度、安全能力及不安全动机对不安全行为的发生机理,识别其影响因素,并建立假设理论模型;然后,通过问卷调查从广州、厦门和漳州3个城市的20多个典型项目获取数据,利用结构方程模型(SEM)进行模型拟合,采用决策试验和评价实验室(DEMATEL)计算各因素的影响度、被影响度、原因度和结果度;最后,根据研究结果提出不安全行为的预防措施.结果表明:安全态度与不安全动机具有显著的双向影响关系,不安全动机和安全态度对安全能力具有显著影响,安全能力和不安全动机对工人的不安全行为具有显著影响;安全态度和不安全动机属于原因型因素,影响度较高,不安全动机对不安全行为的总效应最大.     

智能化的电力安全文化评估模型与仿真

针对电力安全文化评估系统是一个复杂的非线性系统,构造了基于粗糙集-神经网络的智能化电力安全文化评估模型,通过粗糙集约简输入变量,提炼学习样本,再利用神经网络对其进行训练和评价.该智能模型避免了评价元素过多而导致的网络拓扑结构复杂、训练时间过长等不足,很好地解决了安全文化评价结果和评价元素之间的复杂非线性关系,具有良好的泛化能力,能够对电力安全文化状况做出准确有效的评估结论.     

基于粒子群优化神经网络的财务预警模型研究

针对基于神经网络的财务预警方法网络结构复杂和训练时间长的缺点,笔者提出了基于粒子群优化神经网络的财务预警方法.首先对样本数据进行归一化处理,然后采用粒子群优化的BP神经网络来进行训练,最后用训练好的神经网络对我国上市公司财务状况进行预测.仿真实验表明,该方法克服了普通BP神经网络的缺点,使得网络结构的复杂度降低,同时提...     

基于实验设计的建筑工人安全相关行为仿真

普遍存在的不安全行为是导致建筑施工过程伤亡事故频发的最重要原因之一,系统把握施工安全相关行为的特征与规律至关重要。由于问题的复杂性和研究方法的局限性,对不安全行为的系统性分析不够深入。该文引入主体建模方法,根据所提出的施工安全相关行为的建模框架,对工人行为进行建模和仿真。设计实验平台,作为建立仿真模型所依据的真实现场。建立建筑工人安全相关行为仿真模型,并通过实验对模型进行标定和验证。应用仿真模型分析在施工安全管理措施中常用的奖励和处罚措施对工人行为的影响,发现处罚措施对纠正工人的不安全行为更为有力。该研究所提出的建模与仿真方法,可为建筑施工安全相关行为的深入研究提供参考。     

对矿山安全评价中神经网络的改进

采用人工神经网络对矿山进行安全评价时，总是希望它对相同的或稍有改变的原始仿真数据产生比较稳定的仿真输出，否则，安全评价就会容易变成胡乱评价。 为了得到比较稳定的安全评价结果，必须找到足够多的原始样本数据来训练神经网络，而找到多达数百组的经验数据是一件非常困难的工作。正是这样的困难使得神经网络在矿山安全评价中得不到应有的重视。     

敌对心理对建筑工人不安全行为的影响

为了研究不良安全心理与建筑工人不安全行为之间的关系,采用基于症状自评量表的建筑工人不安全行为量表展开问卷调查,识别建筑工人心理健康的显著影响因子.选取敌对心理,建立建筑工人不安全行为的机理模型,并采用SPSS,Amos对模型进行拟合.结果表明:敌对心理对不正确的安全动机与不端正的安全态度产生的正向影响分别为0.28,0.15;不正确的安全动机、不端正的安全态度对项目级安全氛围与班组级安全氛围的下降产生显著的正向影响,但前者的作用较大;班组级安全氛围的下降对不安全行为的增加产生的正向影响为0.91.     

双车道公路机动车交通行为安全评估模型

为了客观评价双车道公路机动车交通行为安全性,应用神经网络与模糊评判方法,结合空间向量理论,构建了安全评估模型.首先根据国内外机动车交通行为安全性的相关研究成果,选用超速指数、平均车头时距与安全超车视距分别作为自由流超速行为、跟驰行为与超车行为三类机动车交通行为安全性状态判别指标,并提出各指标安全性界定标准.然后利用3层神经网络模型建立了双车道公路运行环境下七个主要指标与机动车交通行为的关系模型,通过部分实测路段数据验证了模型的可靠性;以模糊评判方法为基础,建立了机动车交通行为安全性判别指标的隶属函数,基于评价结果对三类机动车交通行为安全性等级进行了划分;并结合空间向量理论提出综合评价向量以表征机动车交通行为综合安全性.理论分析和实例表明该评估模型可为双车道公路机动车交通行为安全性评估提供一种较为可行的方法.     

正式群体安全氛围对建筑工人从众性不安全行为的影响

建立假设理论模型,探究群体安全规范、群体压力、安全意识对建筑工人从众性不安全行为的作用机理.根据调查数据,使用AMOS软件拟合分析模型.结果表明:群体安全规范与群体压力具有显著的双向影响关系,影响路径系数高达0.83;群体安全规范对从众性不安全行为有显著的正向影响,且安全意识是重要的中介变量;群体压力会正向影响从众性不安全行为.