基于大數(shù)據(jù)的公路工程安全智能管控云平臺構(gòu)建研究
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摘要: 我國公路、隧道等規(guī)模的增加給公路施工帶來更高的危險系數(shù),因此亟需進行安全管理系統(tǒng)的建設(shè)。利用決策樹約簡對隨機森林算法進行優(yōu)化,然后采用聚類方法得到高精度的隨機森林,并將其應(yīng)用于安全平臺的數(shù)據(jù)層進行數(shù)據(jù)挖掘。實驗結(jié)果表明:改進算法的平均準確率86.28%、精確率85.62%、召回率87.62%和F 值86.58%。改進模型預(yù)測結(jié)果的相對誤差均小于傳統(tǒng)的算法,在數(shù)據(jù)集4 中,改進模型的誤差值最小為2.2%。實驗結(jié)果表明,基于改進隨機森林算法的安全平臺模型具有較好的準確性,且該模型的分類性能高、規(guī)模低、資源消耗少,適用于公路安全智能管控云平臺中。