为探索导致建筑安全事故发生的各因素之间的潜在关系,建立了基于遗传算法的关联规则挖掘模型。结合支持度和置信度构建合适的适应度函数,引入迭代次数来改进交叉算子和变异算子,利用自适应交叉、变异概率寻找频繁项集,并引入兴趣度以过滤大量误导规则。实验对比结果表明:该模型有效克服了遗传算法易早熟、收敛速度慢和Apriori算法重复扫描数据集从而导致效率低下的缺点。将该模型应用于建筑安全事故数据中,提取到16条强关联规则,结合建筑安全管理现状提出具体的事故防范措施。
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