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文檔名稱: 通過神經網絡模型對基于同事員工的安全工作行為的建設項目進行評估
文檔語言: 中英文(已翻譯)
文檔類型: rar
文件大小: 1.00 MB
英文單詞數: 3000
中文字數: 3000
整理時間: 2017-10-23

摘要

一個組織的安全環境影響員工的安全工作行為。項目管理必須了解其工人對項目的任何不安全的工作行為,并采取任何必要的補救措施以減少發生事故的可能性。本研究旨在使用安全氣候的構造來預測和評估員工在建筑項目上的工作行為。由于這些決定因素之間存在非線性和復雜的相互關系,人工神經網絡(ANN)被用于開發模型。十個重要的安全氣候特征用作輸入,并且將同事的安全工作行為作為輸出。通過在兩階段過程中的問卷收集來自印度不同建筑項目的總共240個響應,以訓練,測試和驗證模型。發現三層前饋反向傳播神經網絡結構10-17-1是合適的模型。通過該模型,根據項目效率得分和安德森 - 達林(AD)統計確定了異常值項目。該研究提倡了同事報告的安全工作行為的實踐,而不是工人自己報告的安全工作行為作為輸出變量。基于敏感性分析提出了安全工作行為的重要結構。該模型將有助于評估,預測和監測建筑項目的安全性能。

1 介紹

全球工作場所關注的是如何提高建筑項目的安全性能。 然而,許多國家,包括印度,沒有適當地報告和公布職業傷害和疾病的事故統計數據(Hamalainen等,2006)。 Patel和Jha(2014)嘗試匯編來自不同國家和中心政府組織的建設事故統計數據,但發現一些公布的數據似乎被低估了。 由于缺乏可靠的事故統計(反應指標),諸如安全工作行為等主動指標可能有助于研究建筑項目的安全績效(Hinze,2013)。 Kaila(2006)認為,80-95%的事故是由于不安全的行為和行為。 因此,事先確定員工的不安全工作行為可能有助于制定補救措施和戰略行動以預防事故。

工人行為受安全氣候的影響,安全氣氛包括一些要素。然而,考慮到存在于安全氣候結構和員工安全工作行為之間的非線性和復雜關系,人工神經網絡(ANN)可用于評估和預測安全工作行為。此外,還有一些問題,如何衡量員工的安全工作行為和識別不同建設項目中的偏好。 Patel和Jha(2014)開發了一個基于ANN的模型,以預測員工在建筑項目上的安全工作行為,使用自我報告的工人安全工作行為的措施。然而,由于它依賴于自我報告,這種方法受到偏見。目前的研究使用另一種行為測量,同事報告其他工人的安全行為。因此,本研究提出了另一種聯合員工行為測量方法,并將其與Patel和Jha(2014)使用的方法進行比較,從而擴展他們以前的工作。

本研究的主要目標是:(1)開發一個基于ANN的模型,以使用員工的報告來預測和評估建筑員工的安全工作行為,以及(2)基于共同員工的報告來評估和識別建筑項目的離群值,員工對其他員工安全工作行為的報告。

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