0 引言

建筑工程施工环境复杂、风险源密集，高处坠落、物体打击、机械伤害等安全事故频发，不仅造成人员伤亡与经济损失，还严重影响工程建设进度。传统施工安全管理多依赖人工巡查与经验判断，存在风险识别不全面、事故预警滞后、误判率高等问题，难以适配现代建筑工程规模化、复杂化的安全管理需求。机器学习凭借强大的数据处理与风险预测能力，为施工安全事故的提前预警提供了新路径。基于此，深入剖析施工安全事故的致因机理与风险特征，明确机器学习在预警中的适配性，构建科学的预警模型并优化其性能，对提升施工安全风险管控精度、减少事故发生、推动建筑行业安全管理智能化转型具有重要意义。

1 建筑施工安全事故与机器学习预警的核心要素分析

1.1 建筑施工安全事故的类型特征与致因机理（风险源、触发条件）

建筑施工安全事故类型多样且各具特征，主要有高处坠落、物体打击、机械伤害、坍塌、触电等。高处坠落多发生于脚手架、塔吊作业场景，突发性强、伤亡率高；物体打击因物料堆放不当、防护缺失引发，后果与坠落物重量、高度相关；坍塌源于基坑支护失效、模板支撑不稳，呈渐进发展后突发。致因机理上，事故由风险源与触发条件共同作用：风险源包括人的不安全行为（违规操作、防护缺失）、物的不安全状态（设备老化、材料不合格）、环境不利因素（恶劣天气、复杂地形）；触发条件含风险源叠加（如高空作业设备故障+人员违规）、应急处置不当等。明确事故类型特征与致因机理，是精准识险、科学构建预警模型的核心前提。

1.2 机器学习在事故预警中的适配性（算法特性、数据需求、应用边界）

机器学习在建筑施工安全事故预警中具有显著适配性，其算法特性与预警需求高度契合。从算法特性看，决策树、随机森林算法擅长处理多维度风险数据，可精准挖掘风险因素与事故的关联；LSTM、GRU等深度学习算法能捕捉风险数据的时序变化，适配事故发展的动态过程；支持向量机在小样本数据场景下仍有较高预测精度，可应对施工数据积累不足的问题。数据需求方面，机器学习预警需高质量的多源数据，包括施工人员行为数据（操作规范度、培训记录）、设备运行数据（参数变化、故障记录）、环境数据（温湿度、风力）及历史事故数据，数据的完整性与时效性直接影响模型性能。应用边界上，机器学习预警需结合施工场景实际，无法完全替代人工现场巡查，尤其在应对极端突发风险（如地震、强台风）时，需与人工应急机制协同，确保预警的全面性与可靠性^[1]。

1.3 预警模型构建的关键指标（预警准确率、响应时效、误报率）

预警模型构建需明确核心关键指标，以衡量其有效性与实用性。预警准确率是核心，指模型正确预测事故发生的概率，需针对不同事故类型设定差异化标准，如高处坠落、坍塌等严重事故的预警准确率需不低于90%，确保关键风险不遗漏。响应时效强调从识别风险异常到发出预警的时间间隔，施工场景需控制在分钟级以内，例如机械异常运行信号出现后3分钟内触发预警，为现场处置预留充足时间。误报率需严格控制，通常要求低于5%，避免频繁误报导致管理人员警惕性降低或资源浪费；同时需结合事故严重程度设定分级误报容忍度，对高风险事故的误报控制更严格。此外，指标间需协同平衡，如通过优化算法降低误报率时，需避免牺牲预警准确率与响应时效，确保模型整体性能达标^[2]。

2 基于机器学习的施工安全事故预警模型构建与优化

2.1 施工安全风险数据采集与特征工程（数据来源、预处理、特征提取）

从多维度构建施工安全风险数据体系并开展特征工程。数据采集结合施工场景，通过智能安全帽、传感器等物联网设备，实时采集人员行为、设备状态、环境条件等动态数据，同时整合历史事故、安全检查记录等静态数据，保障数据全面性。预处理阶段，用插值法补全缺失数据，3σ原则剔除异常值，主成分分析简化冗余信息；再从时间（持续时长、变化速率）、空间（位置、影响范围）、关联（多风险源耦合）维度提取关键特征，将原始数据转化为机器学习模型可识别的特征向量，为预警模型奠定高质量数据基础^[3]。

2.2 机器学习预警模型的选型、训练与融合（单一模型、多模型融合策略）

结合施工安全事故预警需求，完成模型的选型、训练与融合优化。单一模型选型上，综合对比算法适配性：选用逻辑回归模型处理线性风险关系，快速识别基础安全隐患；采用随机森林算法处理多特征非线性数据，提升复杂风险的识别能力；引入长短期记忆网络（LSTM），捕捉风险数据的时序变化规律，增强对渐进式事故的预警能力。模型训练阶段，将预处理后的数据集按7:3比例划分为训练集与验证集，采用交叉验证法调整模型参数（如随机森林的树数量、LSTM的隐藏层节点数），同时通过数据增强技术（风险场景模拟、特征重组）扩充样本量。最终构建多模型融合框架，采用加权投票法整合各模型输出结果，平衡单一模型的局限性，进一步提升预警模型的准确性与鲁棒性。

2.3 预警模型的验证方法与动态优化机制（性能测试、参数迭代、场景适配）

结合施工安全事故预警需求，完成模型选型、训练与融合优化。单一模型选型上，选逻辑回归处理线性风险以识别基础隐患，用随机森林处理多特征非线性数据提升复杂风险识别能力，引入LSTM捕捉风险时序变化以增强渐进式事故预警能力。模型训练阶段，将预处理数据按7:3划分为训练集与验证集，用交叉验证调整参数（如随机森林树数量、LSTM隐藏层节点数），通过风险场景模拟、特征重组扩充样本。最终构建多模型融合框架，以加权投票法整合输出，平衡单一模型局限，提升预警准确性与鲁棒性。

3 结语

针对建筑工程施工安全预警依赖经验、精准度不足的问题，研究从数据处理、模型构建、性能优化三方面形成系统性方案：通过多源风险数据采集与特征工程，夯实预警数据基础；依托多算法选型训练与融合框架，提升事故风险识别精度；借助双重验证与动态优化机制，保障模型适配性与实用性。实践表明，该预警模型有效提升了施工安全事故预警的准确性与时效性，为风险前置管控提供了科学工具。该研究为建筑施工安全管理智能化提供了可行路径，具有重要实践价值。未来可结合数字孪生、实时数据传输技术，进一步优化模型对复杂场景的适配能力与预警响应速度，助力建筑行业安全管理水平的持续提升。

参考文献

[1]赵伟,李书全.基于机器学习的建筑施工人员安全能力预测模型[J].中国安全科学学报,2023,33(7):51-57.

[2]王国英,刘永灿.基于机器学习的建筑工程进度预测与风险预警模型研究[J].计算机应用文摘,2025,41(15):118-120.

[3]王震.房屋建筑工程施工安全风险预警机制研究[J].山西建筑,2025,51(17):173-176.