Resumen

La industria de la construcción es una de las industrias más mortales en los Estados Unidos y en Corea. El número de accidentes en un sitio de construcción ha estado aumentando recientemente a pesar de los apoyos institucionales y los esfuerzos de gestión. Una predicción proactiva de los accidentes de seguridad es la mejor manera de prevenirlos, pero un cambio dinámico en condiciones particulares de un proyecto de construcción hace que la predicción sea muy complicada y difícil. Además, el trabajo preventivo para cualquier accidente de seguridad en un sitio de construcción depende principalmente de las opiniones intuitivas y subjetivas de los profesionales con experiencia limitada. El enfoque de aumento de gradiente estocástico (SGB) puede ser una alternativa atractiva a los métodos convencionales para predecir accidentes de seguridad debido a su rendimiento predictivo superior. Por lo tanto, el SGB se aplica a una predicción temprana de accidentes de seguridad en un sitio de construcción para examinar su aplicabilidad en el ámbito de la seguridad en la construcción. El resultado de la

• Materias:Riostra Propiedades mecánicas Fracturación hidráulica Deformación de cimientos Cálculo de grietas
• Subjects:Brace Mechanical properties Hydraulic fracturing Foundation deformation Crack calculation
• Palabras claves:Industria de la construcción; Accidentes de seguridad; Modelo predictivo; Aumento estocástico de gradientes; Red neuronal artificial; árbol de decisión
• Keywords:Construction industry; Safety accidents; Predictive model; Stochastic gradient boosting; Artificial neural network; Decision tree