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作者：王婉青;孙绪烽;刘杰;姚休义;李璇;
单位：云南财经大学金融学院,云南省巨灾风险管理研究中心;昆明理工大学公共安全与应急管理学院;
摘要：为提升建筑施工安全风险评价的可靠性，提出了一种基于组合赋权-改进离散Hopfield神经网络(Discrete Hopfield Neural Network, DHNN)的建筑施工安全风险评价模型。首先，通过文献回顾、专家咨询及实地调研，构建“指标-标准”双轨评价框架，以减少执行偏差；其次，结合结构熵权法与粗糙集理论，融合主客观权重，形成组合赋权模型；再次，对传统离散Hopfield神经网络模型进行优化，并构建基于组合赋权-改进离散Hopfield神经网络的风险综合评价模型；最后，以云南省某建筑施工项目为例进行实证研究。将所构建的模型与传统模型相比较，并进行泛化能力检验，结果表明该模型合理有效，可用于建筑施工安全风险评价，为建筑施工安全管理提供参考。
关键词：安全工程;;建筑施工;;风险评价;;组合赋权;;改进离散Hopfield神经网络
基金资助：云南省基础研究计划青年项目(202201AU070110);; 云南财经大学科学研究基金项目(2021D04)
