文档名：采用因子分析与改进GMM的施工安全评价方法
摘要：随着施工安全问题日益复杂,为进一步减少施工安全事故的发生,针对传统安全评价方法无法有效挖掘各安全指标之间的内在联系,并且现有聚类方法存在紧凑性不足、结果解释性差的问题,提出一种采用因子分析与变分贝叶斯高斯混合聚类的安全评价方法.该方法利用因子分析将复杂的施工安全评价指标转换为有内在联系的因子变量,作为变分贝叶斯高斯混合方法的输入,并使用T分布随机相邻嵌入法(t-distributedstochasticneighborembedding,T-SNE)对多维聚类结果进行可视化,充分挖掘各施工安全指标之间的内在关联性并对施工安全做出评价.案例分析表明,与层次聚类分析、K-means以及高斯混合模型(gaussianmixturemodel,GMM)方法相比,所提方法具有更好的聚类效果和全局寻优性能,不仅验证了所提方法的可行性和有效性,还通过可视化的方法增强了多维聚类问题的可解释性.
作者：於三大 朱浪 苏立 廖勇 Author：YUSanda ZHULang SULi LIAOYong
作者单位：中国三峡建工(集团)有限公司,成都610041重庆大学微电子与通信工程学院,重庆400044
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(15)
分类号：TP391
关键词：施工安全评价 因子分析 变分贝叶斯高斯混合模型 可视化 聚类
Keywords：constructionsafetyevaluation factoranalysis variationalBayesianGaussiansmixturemodel visualization clusterin
机标分类号：TH137.5TP391.1TN911
在线出版日期：2023年9月26日
基金项目：中国三峡建工多项目采用因子分析与改进GMM的施工安全评价方法[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(15)於三大 朱浪 苏立 廖勇随着施工安全问题日益复杂,为进一步减少施工安全事故的发生,针对传统安全评价方法无法有效挖掘各安全指标之间的内在联系,并且现有聚类方法存在紧凑性不足、结果解释性差的问题,提出一种采用因子分析与变分贝叶斯高斯混...参考文献和引证文献
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