基于云模型的施工安全风险评价附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在建筑施工领域，安全风险具有模糊性（如 “高风险”“低风险” 的边界不明确）、随机性（如突发天气、人员操作失误的概率波动）与不确定性（如复杂工序中风险因素的耦合作用）三大特性，传统评价方法（如层次分析法 AHP、模糊综合评价法）难以同时量化这三类特性，易导致评价结果偏差。而云模型（Cloud Model） 作为一种融合模糊数学与概率统计的不确定性处理工具，通过 “云滴” 的随机分布与数字特征的定量描述，可精准刻画施工安全风险的不确定性本质。本文将从评价模型构建、核心步骤到工程案例，系统解析云模型在施工安全风险评价中的应用逻辑。

一、施工安全风险评价的核心需求与传统方法局限

（一）施工安全风险的关键特性与评价目标

施工安全风险源于 “人、机、料、法、环” 五大维度，典型风险因素包括：

• 人员因素：作业人员无证上岗、安全意识薄弱（如高空作业未系安全带）；

• 机械因素：起重机械超载运行、设备老化未检修；

• 材料因素：脚手架钢管壁厚不达标、防火材料耐火等级不足；

• 方法因素：深基坑开挖方案不合理、临时用电布线违规；

• 环境因素：暴雨天气露天作业、夜间施工照明不足。

评价核心目标是：通过量化各风险因素的等级（通常分为 “极低风险、低风险、中风险、高风险、极高风险”5 级），确定施工项目的整体风险水平，为风险管控措施（如优先整改高风险项）提供决策依据。

（二）传统评价方法的局限性

1. 模糊综合评价法：虽能处理模糊性，但需依赖专家主观确定隶属度函数，无法反映风险的随机性（如同一风险因素在不同工况下的概率差异）；

1. 层次分析法（AHP）：通过两两比较确定权重，易受专家经验偏差影响，且无法量化风险因素的不确定性传播（如 “机械故障” 对 “高空坠落” 风险的耦合影响）；

1. 故障树分析法（FTA）：需明确风险事件的逻辑关系，对复杂施工工序（如地铁暗挖工程）的适应性差，且难以处理 “半定量” 风险指标（如 “安全检查合格率”）。

云模型的优势恰好弥补这些局限 —— 通过 “期望（Ex）、熵（En）、超熵（He）” 三个数字特征，可同时描述风险的模糊性（熵 En 反映边界模糊程度）与随机性（超熵 He 反映概率波动程度），实现不确定性的定量化表达。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]王腾.基于云模型的城市轨道交通项目施工风险评价方法研究[D].石家庄铁道大学(原名:石家庄铁道学院),2014.

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