基于麻雀搜索算法优化BP神经网络的建筑工人不安全行为风险评价

建筑施工企业安全管理的重点是减少建筑工人不安全行为风险。从组织管理、个体、生产作业与社会环境4个方面识别影响因素并构建建筑工人不安全行为风险评价指标体系。通过BP神经网络法将指标进行网络输出，同时编制预警问卷。由于传统的BP神经网络法存在评估精度较低的缺陷，无法对相关指标进行优化，因此引入麻雀搜索算法(SSA)。使用麻雀搜索算法优化BP神经网络法，建立建筑工人不安全行为风险评价模型，并对该模型进行训练及测试。通过对比发现，经麻雀搜索算法优化的神经网络法较传统的BP神经网络法具有更好的收敛性与精确度，在建筑工人不安全行为风险预测方面更具可参考性。