数据驱动下建筑施工安全隐患关联分析与预警策略

来源：中国安全科学学报杂志2025年第5期北京时间：

作者：曾大林, 肖方正, 姜志超, 张海洋

单位：山东建筑大学 管理工程学院,山东 济南 250101

摘要：为深入挖掘施工安全隐患数据的潜在预警价值,提高隐患排查治理效率,利用文本挖掘技术、关联规则和复杂网络理论,研究数据驱动下建筑施工安全隐患关联分析与预警策略。首先,借助文本挖掘技术标准化降维处理某地2023年度的1 405条建筑施工安全巡检记录,并提取出67个安全隐患特征;其次,通过Apriori关联规则算法得到70个频繁项集,125条强关联规则,并确定隐患的关联类型;然后,结合复杂网络理论构建施工安全隐患特征网络,基于网络结构指标和个体指标分析,并结合特征模块化分析,辨识关键安全隐患特征;最后,提出一种基于特征数据驱动的安全隐患预警策略。结果表明:文本挖掘技术能有效降维非标准化隐患数据;基于关联规则的隐患特征网络能充分挖掘隐患数据间的潜在关联,加强隐患预警信息的可靠性;预警策略有助于解决传统隐患排查中无序、低效的问题。

关键词：数据驱动,建筑施工,安全隐患,关联规则,预警策略,复杂网络

基金资助：山东省重点研发计划项目(2021CXGC011204); 山东省住房城乡建设科技计划立项项目(2024KYKF-JZGYH129)