基于PSO-LSSVM的建筑施工事故预测方法研究

摘要

针对建筑施工事故原始样本少、随机波动大和预测难度大等特点,对建筑施工事故小样本预测问题展开研究。采用LSSVM对建筑施工事故进行回归建模,发挥粒子群算法计算速度快和具有较强全局搜索能力的优点,基于PSO对LSSVM参数进行优化;以相关文献建筑施工事故为预测案例,运用所提方法进行仿真实验。结果表明:采用PSO-LSSVM预测方法的绝对误差(MAPE)为2.99%,并且每年的预测相对误差都低于5%,远低于现有研究方法得出的结果,说明所提方法具有预测精度高、泛化能力强的特点,能满足工程应用要求。