基于遗传算法的施工现场灾害预测方法

摘要

本发明提出一种基于遗传算法的施工现场灾害预测方法。首先，将施工现场的降水量，风速和人工活动时间等作为属性，通过对每个属性的历史数据进行分析，得到每个属性的预测模型。其次，基于遗传算法，确定每个属性的预测模型中的参数值，从而得到每个属性的预测值。再者，对每个属性设置权重，将所有加权后的预测值进行综合，得到综合灾害预测，通过判断综合灾害预测结果，预测施工现场发生灾害的可能性。该方法将施工现场的多个属性综合考虑，应用遗传算法，实现快速预测的同时提高了预测的准确性。

主权项

一种基于遗传算法的施工现场灾害预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，获取施工现场灾害属性历史数据，得到灾害属性预测模型；S2，提取灾害属性预测模型的参数进行编码；S3，将参数进行解码，将解码后的参数与时间变量代入预测模型得到预测值，从而计算适应度F；S4，设置降水量权重w_a、风速权重w_b和人工活动时间属性权重w_c；S5，定义预测模型进行预测结果计算，设置施工现场灾害预测的阈值，当灾害预测值S大于阈值，则发生灾害的可能性大；若小于阈值，则发生灾害的可能性小。