賈廣社， 何長全，， 陳玉婷， 孫繼德

(1.同濟(jì)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200092；2.多倫多大學(xué) 土木工程系，多倫多 M5S 1A5)

建筑業(yè)是世界上最危險的行業(yè)之一[1]，而80%以上的安全事故是由不安全行為引起的[2-4].特別是對于重大工程，隨著安全監(jiān)管壓力的增加和安全需求的提高，管理重心逐步下移，建筑工人安全行為已成為安全管理的重要內(nèi)容.很多項目配備了安全監(jiān)控系統(tǒng)，對現(xiàn)場的安全行為進(jìn)行監(jiān)測，通過無線傳感等先進(jìn)技術(shù)獲得建筑工人的生理狀態(tài)和空間軌跡等監(jiān)測數(shù)據(jù)，以保證項目現(xiàn)場的安全狀態(tài)可測、受控.然而，由于建筑工人流動性強(qiáng)，安全知識基礎(chǔ)薄弱，安全行為數(shù)據(jù)量大，對安全行為進(jìn)行預(yù)警和控制仍然是當(dāng)前安全管理的難點之一.對建筑工人安全行為進(jìn)行有效地預(yù)警，可以把不安全行為遏制在萌芽狀態(tài)，保障生產(chǎn)安全.

在理論研究方面，國內(nèi)外學(xué)者對安全行為的影響因素從不同視角進(jìn)行了研究，但如何應(yīng)用于安全行為管理實踐則未能進(jìn)一步深化.Goh等[5]基于計劃行為理論，認(rèn)為主觀規(guī)范是影響建筑工人安全行為的關(guān)鍵變量.Choi等[6]根據(jù)社會認(rèn)同理論，指出建筑工人的安全行為受到社會認(rèn)同作用的影響.Fang等[7]和Zhang等[8]發(fā)現(xiàn)，監(jiān)督者行為與建筑工人安全行為存在直接和間接的影響.Chen等[9]認(rèn)為個體韌性和安全氛圍是安全績效的重要影響因素.Zhou等[10]考慮了個人經(jīng)驗因素對安全行為的影響.梅強(qiáng)等[11]探討了安全文化的三個維度對安全行為的直接和間接作用.以上因素分別屬于組織、個體等不同層次，不同層次的因素如何共同對安全行為產(chǎn)生影響[12]等問題則需要進(jìn)行深入分析.

學(xué)者們對安全行為如何進(jìn)行監(jiān)測和控制也開展了創(chuàng)新性探索，但大部分屬于實時監(jiān)控和事后控制.Melo等[13]研究了無人飛行器在建筑工地安全行為監(jiān)控中的應(yīng)用.Li等[14]開發(fā)了主動式施工管理系統(tǒng)，用于監(jiān)測和提高安全績效.蔣中銘等[15]通過實驗方法分析了獎勵和處罰措施對安全行為的影響效果.雖然控制措施十分必要，但是主要關(guān)注點在于正在發(fā)生和已經(jīng)發(fā)生的行為，無法針對可能發(fā)生的不安全行為進(jìn)行事先預(yù)防.如何結(jié)合安全行為影響機(jī)制和監(jiān)測結(jié)果對建筑工人安全行為進(jìn)行預(yù)警，并根據(jù)預(yù)警結(jié)果進(jìn)行針對性干預(yù)從而提高安全管理效果，是需要解決的問題.

由此可見，建筑工人安全行為作為一個研究熱點，學(xué)者們對其影響因素、監(jiān)測方法、控制措施等方面進(jìn)行了研究，但對于建筑工人安全行為預(yù)警的研究尚不夠全面深入.在已有文獻(xiàn)中，大部分研究側(cè)重于組織或個體因素對安全行為的影響，未能綜合考慮兩方面因素的共同作用[12]，系統(tǒng)性不足，無法對安全行為進(jìn)行有效地預(yù)控.同時，由于安全行為具有差異性、動態(tài)性、隱蔽性等特點，因此安全行為影響因素關(guān)系界定不易被確定，影響權(quán)重客觀性不足，安全行為評價結(jié)果也不夠精確.本文基于跨層次視角，通過文獻(xiàn)分析和人員訪談，建構(gòu)安全行為預(yù)警體系，并通過問卷調(diào)查收集相關(guān)數(shù)據(jù).采用反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對安全行為預(yù)警體系進(jìn)行訓(xùn)練、測試和檢驗，并根據(jù)驗證后的預(yù)警體系對不安全行為進(jìn)行早期預(yù)警，有助于建設(shè)項目安全績效的改進(jìn)，提升安全治理水平.

1 理論基礎(chǔ)

Christian等[12]采用元分析的方法，建立了安全行為績效的集成模型.在該模型中，影響安全行為的因素包括情境因素(安全氛圍、安全領(lǐng)導(dǎo))和個體因素(心理特征、安全知識、工作態(tài)度和安全動機(jī))，兩者共同對安全行為(安全遵守和安全參與)產(chǎn)生作用，進(jìn)而影響安全結(jié)果(安全事故、人員傷亡).這一理論模型指出了個體因素和情境因素對安全行為同等重要，兩者交互作用下安全行為的影響機(jī)理是重要的研究啟示，也是本文的理論基礎(chǔ).需要指出的是，該模型雖然構(gòu)建了基本框架，但其中的情境因素和個體因素尚不夠完善，也未進(jìn)行實證檢驗.Hofmann等[16]依據(jù)社會交換理論，發(fā)現(xiàn)領(lǐng)導(dǎo)成員交換(LMX)和組織支持影響安全績效，并受到安全溝通和安全承諾的中介作用.Eid等[17]根據(jù)真誠領(lǐng)導(dǎo)理論，構(gòu)建了安全績效理論模型，并提出了研究假設(shè).真誠領(lǐng)導(dǎo)理論認(rèn)為，真誠領(lǐng)導(dǎo)(自我意識、關(guān)系透明度、道德觀念、過程平衡)通過安全氛圍影響安全績效(安全行為、事故或傷亡、險兆事件等)，而心理資本(自我效能、希望、韌性、樂觀)在安全氛圍和安全績效間起到調(diào)節(jié)作用.真誠領(lǐng)導(dǎo)理論明確提出了心理資本對安全行為的影響效應(yīng)，認(rèn)為真誠領(lǐng)導(dǎo)者的溝通能力能夠通過安全氛圍影響安全行為，并建議進(jìn)行跨層次的研究.Jitwasinkul等[18]采用貝葉斯信度網(wǎng)絡(luò)，分析了安全領(lǐng)導(dǎo)、管理承諾和安全溝通等因素對安全行為的作用.Shen等[19]研究了變革型領(lǐng)導(dǎo)對安全行為的影響，發(fā)現(xiàn)變革型領(lǐng)導(dǎo)通過領(lǐng)導(dǎo)成員交換、安全氛圍以及知識和動機(jī)的中介作用間接影響安全行為.在以上研究成果的基礎(chǔ)上，對安全行為關(guān)鍵因素進(jìn)行了改進(jìn)，除安全氛圍和安全領(lǐng)導(dǎo)外，整合了心理資本因素，并擴(kuò)充了安全能力的內(nèi)涵，使得安全行為的前置變量更加完善.

根據(jù)以上文獻(xiàn)梳理和理論模型，可以從組織方面和個體方面歸納出安全行為四個關(guān)鍵影響因素，如表1所示.

表1 安全行為關(guān)鍵影響因素

此外，根據(jù)安全行為理論，通過增強(qiáng)安全行為來減少不安全行為，從而有效提升安全績效[2].安全行為受到安全氛圍、管理模式、個人能力、安全經(jīng)驗等多種因素的影響，影響機(jī)制具有非線性、聯(lián)動性、復(fù)雜性等特點.國內(nèi)外學(xué)者對安全行為的影響機(jī)制進(jìn)行了廣泛而深入的研究[5-10]，也對安全行為的監(jiān)測和干預(yù)措施進(jìn)行了分析[13-15]，但兩者之間存在一定程度的割裂，融合程度不足.本文研究致力于彌補(bǔ)這一缺陷，建立組織-個體跨層次安全行為預(yù)警體系，依據(jù)關(guān)鍵影響因素和安全行為數(shù)據(jù)，對建筑工人進(jìn)行事先診斷和篩選，發(fā)現(xiàn)不安全行為高發(fā)人群，據(jù)此進(jìn)行定點干預(yù)，從而提高安全管理效率.具體的研究思路為：首先，構(gòu)建建筑工人安全行為預(yù)警體系，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；然后，對該模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，探尋安全行為的內(nèi)在規(guī)律；最后，對建筑工人的安全行為進(jìn)行預(yù)警，并根據(jù)預(yù)警結(jié)果采取相應(yīng)的安全干預(yù)措施，進(jìn)而從根本上提高安全管理的針對性和有效性，增強(qiáng)本質(zhì)安全.

2 跨層次視角下安全行為預(yù)警體系

根據(jù)上述文獻(xiàn)和人員訪談以及安全行為關(guān)鍵影響因素的系統(tǒng)分析，建立了建筑工人安全行為預(yù)警體系，如圖1所示.該預(yù)警體系主要考慮組織影響、管理方式、人員因素等“軟”因素的影響，暫不考慮技術(shù)因素、物理因素等“硬”因素的作用.該預(yù)警體系共有4個二級指標(biāo)、17個三級指標(biāo)，從組織和個體兩個方面對建筑工人的安全行為進(jìn)行系統(tǒng)評價.

圖1 建筑工人安全行為預(yù)警體系

Fig.1 Early warning system for safety behavior of construction workers

安全氛圍包含五個三級指標(biāo)，分別為管理承諾、監(jiān)管感知、工友感知、工作壓力和角色超載.安全氛圍指員工對安全的關(guān)注和整體感知[20]，是影響安全績效的重要預(yù)測指標(biāo)[21].其中，管理承諾是項目管理層對安全方面的責(zé)任和重視程度，監(jiān)管感知是建筑工人感受到的安全監(jiān)管者的態(tài)度和措施，工友感知是建筑工人對工友安全狀態(tài)的評價，工作壓力是由資源不足等因素帶來的壓力，角色超載是工人由于工作時間過長等原因?qū)е碌膲毫^大的現(xiàn)象.這五個因素共同構(gòu)筑了項目整體安全氛圍.

根據(jù)領(lǐng)導(dǎo)成員交換理論，把安全領(lǐng)導(dǎo)分成四個維度，即影響力、忠誠度、貢獻(xiàn)度和職業(yè)尊重.領(lǐng)導(dǎo)成員交換理論認(rèn)為，更親密的領(lǐng)導(dǎo)者-成員關(guān)系能夠激勵下屬更加積極主動地完成工作任務(wù)[22].影響力是指領(lǐng)導(dǎo)者在下屬心目中的形象和地位，忠誠度是領(lǐng)導(dǎo)者對下屬的支持程度，貢獻(xiàn)度是下屬對領(lǐng)導(dǎo)者的支持程度，職業(yè)尊重是下屬對領(lǐng)導(dǎo)者的知識、能力和技能的贊賞程度.領(lǐng)導(dǎo)成員交換能夠促進(jìn)安全參與行為，改善安全氛圍[19]，從而有助于安全行為績效的提升.

依據(jù)心理資本理論，可以把心理資本劃分為以下四個方面：自我效能、希望、韌性和樂觀.心理資本是個體表現(xiàn)出來的積極的心理狀態(tài)[23]，這種獨(dú)特的個人資源能夠促使個體實施積極的行為并產(chǎn)生高績效.自我效能是個體運(yùn)用自己的能力達(dá)成特定目標(biāo)的信念，希望是個體在實現(xiàn)目標(biāo)過程中的方法、步驟及靈活應(yīng)變能力，樂觀是個體通過積極的歸因模式所帶來的良好心態(tài)，韌性是個體從逆境、失敗或重大變革中恢復(fù)的能力.心理資本能夠直接影響安全行為[24]，也能夠通過安全氛圍間接影響安全行為[25]，從而影響安全績效.

建筑工人的安全能力從以下四個方面來衡量：教育程度、工作年限、溝通能力和安全知識.這四個方面會影響建筑工人的安全認(rèn)知，進(jìn)而內(nèi)化為安全經(jīng)驗和習(xí)慣，并導(dǎo)致不同的安全行為模式.溝通能力是個體在社會交往方面運(yùn)用有效的和適當(dāng)?shù)姆椒ㄟM(jìn)行溝通的能力[26].積極的安全氛圍和較高的溝通密度相聯(lián)系[27]，溝通能力的提升可以使溝通密度提升，并進(jìn)一步對安全行為產(chǎn)生影響.

安全氛圍、安全領(lǐng)導(dǎo)、心理資本和安全能力共同構(gòu)成了建筑工人安全行為的預(yù)警體系.安全氛圍和安全領(lǐng)導(dǎo)屬于組織層面的因素，心理資本和安全能力屬于個體層面的因素，從而建立起跨層次的安全行為預(yù)警體系.

3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全行為仿真

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按逆向誤差傳播算法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)[28]，也是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一[29].BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有以下三個層次：輸入層、隱含層和輸出層.數(shù)據(jù)由輸入層輸入后，首先通過非線性的映射關(guān)系把信息依次傳遞到隱含層和輸出層，然后根據(jù)輸入結(jié)果的期望要求，再反向把信息由輸出層依次反饋到隱含層，經(jīng)過正向和反向的多次迭代，達(dá)到最終的預(yù)測結(jié)果.該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，能夠?qū)Σ煌耆畔⑦M(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，對認(rèn)知、決策、行為等復(fù)雜過程機(jī)制進(jìn)行仿真和模擬，并被廣泛地應(yīng)用于評價、預(yù)測、預(yù)警等管理領(lǐng)域.

3.1 數(shù)據(jù)收集

本文研究的數(shù)據(jù)通過調(diào)查問卷的方式采集，采用紙筆作答的形式進(jìn)行問卷填寫，調(diào)查對象為三個項目的現(xiàn)場建筑工人，每份問卷的填寫時間約為15～20 min.本次調(diào)查共發(fā)放問卷200份，回收問卷194份，其中有效問卷135份，回收率為97%，有效率為70%.影響有效率的主要原因有答案雷同、填寫不全、選項單一等.問卷包括三個部分：第一部分為基本信息，第二部分為影響因素，第三部分為安全行為.在第一部分調(diào)查問卷中，經(jīng)過統(tǒng)計分析，調(diào)查對象的人口統(tǒng)計學(xué)信息如表2所示.由表2可知，調(diào)查對象的年齡、崗位分布較為平均，有較好的代表性.在性別分布中，雖然絕大部分是男性，但比較符合工地的實際情況.

表2 調(diào)查對象的人口統(tǒng)計學(xué)信息

在第二部分和第三部分的調(diào)查問卷中，對建筑工人安全行為及其影響因素進(jìn)行測量.影響因素包括安全氛圍、安全領(lǐng)導(dǎo)、心理資本、安全能力等四個方面，采用李克特5級量表進(jìn)行打分，1代表“完全不同意”，5代表“完全同意”.安全行為包括安全遵守和安全參與兩個方面，也采用李克特5級量表，根據(jù)安全行為發(fā)生頻率，1代表“從不”，5代表“常常”.調(diào)查問卷核心部分題項設(shè)置情況如表3所示.

表3 調(diào)查問卷核心部分題項設(shè)置

調(diào)查問卷的擬定經(jīng)過了文獻(xiàn)分析、專家修改、人員訪談、工人試填等環(huán)節(jié)，信度較好.調(diào)查問卷的結(jié)構(gòu)、題項和語意經(jīng)過了兩位安全管理專家和五位高級工程經(jīng)理的檢查和討論，仔細(xì)修改了每個題項的用詞和表達(dá)方式，以符合一線建筑工人的習(xí)慣用法.最后，在調(diào)查問卷中設(shè)置了七道反向題目，以減少社會期許效應(yīng)的影響.通過以上各種措施，確保調(diào)查問卷題目設(shè)置的合理性和有效性.

3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)

3.2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模

將問卷調(diào)查所獲得的135份有效數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，并把這些數(shù)據(jù)分為測試集和訓(xùn)練集兩部分.把其中隨機(jī)抽取的15份數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)，另外120份數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù).

歸一化后的調(diào)查數(shù)據(jù)如表4所示.表4中，每一行表示某個建筑工人17個指標(biāo)(見圖1)得分和安全行為得分，每個數(shù)字是各個得分歸一化后的結(jié)果.

表4 調(diào)查數(shù)據(jù)

本文研究把17個三級指標(biāo)得分作為輸入值，把安全行為得分作為輸出值，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.17個三級指標(biāo)即為輸入層，代表17個神經(jīng)元，安全行為為輸出層.為提高仿真速度，把隱含層設(shè)為一層，其神經(jīng)元個數(shù)參照如下經(jīng)驗公式[28]：

(1)

式中：h是隱含層的神經(jīng)元數(shù)量；n是輸入層的神經(jīng)元數(shù)量；m是輸出層的神經(jīng)元數(shù)量；α是1～10的常數(shù).根據(jù)式(1)，并經(jīng)過反復(fù)試算，較優(yōu)的隱含層數(shù)量選定為14，即在“17-14-1”BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式下，識別率較高.

3.2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

依據(jù)上述構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型，采用MatlabR2012b軟件[35]進(jìn)行仿真訓(xùn)練.具體訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置如下所示：輸入層向隱含層的傳遞函數(shù)為‘tansig’，隱含層向輸出層的傳遞函數(shù)為‘purelin’，訓(xùn)練函數(shù)為‘trainlm’，顯示時間間隔為50，學(xué)習(xí)速率為0.025，學(xué)習(xí)動量為0.25，最大訓(xùn)練次數(shù)為5 000，訓(xùn)練均方根誤差為0.000 01.訓(xùn)練完成后，使用sim( )進(jìn)行仿真結(jié)果輸出，并繪制仿真圖形.仿真輸出代碼為output=sim(net, ptest’)，仿真圖形代碼為plot(output, ‘ok’).

3.3 訓(xùn)練及預(yù)警結(jié)果

訓(xùn)練結(jié)果如圖2所示.經(jīng)過60次迭代后開始快速收斂，到第90次迭代時達(dá)到訓(xùn)練目標(biāo).

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集中輸出值和目標(biāo)值之間的相關(guān)關(guān)系如圖3所示.相關(guān)系數(shù)為0.999 81，接近于1，說明采用學(xué)習(xí)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的安全行為訓(xùn)練結(jié)果和建筑工人安全行為調(diào)查問卷中所填的得分結(jié)果一致性較高，差異較小.該結(jié)果也說明“17-14-1”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測準(zhǔn)確度較高，仿真能力較強(qiáng).

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試集中的仿真結(jié)果如圖4所示.由于安全行為是安全績效的重要指標(biāo)[7]，因此把安全行為的兩個閾值分別設(shè)定為0.65和0.85.把安全行為表現(xiàn)分為以下三類：如果滿分為100分，得分大于85分的建筑工人，類別為“優(yōu)秀”，表明其具備優(yōu)秀的安全行為習(xí)慣，應(yīng)挖掘其好的安全行為經(jīng)驗和做法，加以表彰和推廣；得分在65～85分的建筑工人，類別為“良好”，說明其安全行為良好，處在正常的安全狀態(tài)；得分在65分以下的建筑工人，類別為“較差”，說明其存在嚴(yán)重的安全隱患，需要重點監(jiān)測和干預(yù).

圖3 訓(xùn)練集輸出值和目標(biāo)值相關(guān)關(guān)系

圖4 測試集仿真結(jié)果

測試集的預(yù)警結(jié)果為：編號為10～12的三位工人得分超過85分，安全行為等級為優(yōu)秀；編號為2、4、6～9、13～15的九位工人得分為65～85分，安全行為等級為良好；編號為1、3、5的三位工人得分低于65分，安全行為等級為較差，需要進(jìn)行及時預(yù)警，采取安全行為診斷、安全溝通交流、安全培訓(xùn)教育等手段，發(fā)現(xiàn)背后隱患，提高安全能力.

4 分析與討論

從安全行為的視角出發(fā)，根據(jù)文獻(xiàn)分析和人員訪談，針對建筑工人安全行為構(gòu)建了預(yù)警評價體系，并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對該體系進(jìn)行了訓(xùn)練和測試.結(jié)果表明，由4個二級指標(biāo)及17個三級指標(biāo)構(gòu)成的評價體系能有效地對建筑工人的安全行為進(jìn)行評價和預(yù)警，有助于解決安全行為監(jiān)控效率低下、安全行為評價失真等管理難題，并促使建筑工人對自身的安全行為進(jìn)行反省和思考，把被動管理變?yōu)橹鲃涌刂疲嵘踩袷睾桶踩珔⑴c水平，改進(jìn)安全績效.

在以往的研究中，偏重分析組織或個體因素對安全行為的影響.本文構(gòu)建了基于組織(安全氛圍、安全領(lǐng)導(dǎo))和個體(心理資本、安全能力)的跨層次安全行為預(yù)警模型，所含指標(biāo)更全面，系統(tǒng)性較強(qiáng).此外，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析方法，能夠避免傳統(tǒng)評價方法中存在的評價指標(biāo)之間關(guān)系不易界定、權(quán)重確定主觀性較強(qiáng)、評價結(jié)果不易重現(xiàn)等缺點，并能夠針對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行多次學(xué)習(xí)訓(xùn)練，從而使得評價權(quán)重具有均衡性和客觀性，評價結(jié)果更加合理有效.采用該預(yù)警方法，能夠?qū)Π踩袨檫M(jìn)行預(yù)控，而非僅僅對安全行為進(jìn)行實時監(jiān)控和事后整頓，因而有助于從根源上減少不安全行為，提高安全管理效果.

另外，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對安全行為進(jìn)行測評和預(yù)警，也能夠使安全管理重心下移，從管理層面擴(kuò)大到項目、班組、工人層面，并能夠根據(jù)測評和預(yù)警結(jié)果，有針對性地采取表彰推廣、持續(xù)精進(jìn)、警示整改等不同的安全干預(yù)策略，增強(qiáng)安全治理能力.該預(yù)警體系也可以常態(tài)化地使用，定期(如每月、每季度)對建筑工人安全行為進(jìn)行診斷，建立個人化的安全行為檔案，并根據(jù)診斷結(jié)果制定個性化的安全行為提升方案，進(jìn)而能夠使安全行為實踐有案可查，安全績效評價有據(jù)可依，安全經(jīng)驗教訓(xùn)有處可循，有效改善建筑工人流動性大而導(dǎo)致的管理難題，構(gòu)建可追溯的安全治理系統(tǒng)，促進(jìn)安全管理水平的可持續(xù)提升.

5 結(jié)論與展望

以行為安全理論為基礎(chǔ)，從組織-個體跨層次的系統(tǒng)視角構(gòu)建了建筑工人安全行為預(yù)警體系.根據(jù)該體系，制作了調(diào)查問卷，并面向現(xiàn)場建筑工人進(jìn)行了數(shù)據(jù)收集.在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，建立了“17-14-1”三級結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對該仿真模型進(jìn)行了反復(fù)學(xué)習(xí)，采用測試集數(shù)據(jù)對該模型進(jìn)行了檢測.結(jié)果表明，仿真得出的輸出值和實際安全行為數(shù)據(jù)一致性較高，說明訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仿真能力較強(qiáng)，可用于安全行為評價和預(yù)警.利用測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行了安全行為預(yù)警，根據(jù)安全行為閾值，把安全行為分為優(yōu)秀、良好、較差等三個等級，并針對仿真結(jié)果采取不同的安全干預(yù)方案，提高項目安全管理效果.

限于研究時間以及數(shù)據(jù)的可獲得性，本文中所使用的調(diào)查數(shù)據(jù)采集于哈爾濱、石家莊和內(nèi)蒙古烏海三個城市，數(shù)據(jù)覆蓋范圍有限，使得研究結(jié)論的應(yīng)用范圍存在一定的局限性.同時，本文中所構(gòu)建的安全行為預(yù)警體系，雖然經(jīng)過了數(shù)據(jù)驗證，但是只包含了其中的關(guān)鍵影響因素，這也是未來需要改進(jìn)的地方.在后續(xù)研究中，將進(jìn)一步擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集范圍，使得研究結(jié)論更具有適用性，并與國外的相關(guān)研究結(jié)論進(jìn)行對比，探索建筑工人安全行為的標(biāo)桿式管理方法，以助力我國建筑業(yè)安全治理實踐.