1 緒論
1．1研究背景及研究意義
1．2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及不足
1．2．1傳統(tǒng)的研究視角
1．2．2安全風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域研究的發(fā)展趨勢
1．2．3現(xiàn)有研究的不足
1．3研究目標(biāo)、研究內(nèi)容及擬解決的關(guān)鍵問題
1．3．1研究目標(biāo)
1．3．2主要研究內(nèi)容
1．3．3研究內(nèi)容框架結(jié)構(gòu)
1．3．4擬解決的關(guān)鍵問題
1．4研究方法及技術(shù)路線
1．4．1研究方法
1．4．2技術(shù)路線
1．5本章小結(jié)
2 基于前饋信號的實(shí)時監(jiān)控子系統(tǒng)構(gòu)建
2．1理論基礎(chǔ)及研究方法
2．1．1多米諾骨牌(Domino)理論及其發(fā)展
2．1．2人員過失(Human Ermr)理論
2．1．3建筑業(yè)事故影響因素模型
2．1．4拉夫堡大學(xué)的ConCA建筑業(yè)事故原因模型
2．2理解施工現(xiàn)場的前饋信號及未遂事件
2．2．1前饋信號及未遂事件的概念及其重要性
2．2．2施工現(xiàn)場的前饋信號及未遂事件
2．2．3施工現(xiàn)場完整的安全管理系統(tǒng)構(gòu)建
2．3前饋信號及未遂事件調(diào)查模型(PaICFs)構(gòu)建
2．3．1阻止前饋信號及未遂事件成為事故的因素
2．3．2施工現(xiàn)場PaICFs調(diào)查模型構(gòu)建
2．3．3應(yīng)用示例
2．4本章小結(jié)
3 基于PaICFS模型的案例分析及效果檢驗(yàn)
3．1理論基礎(chǔ)及研究方法
3．1．1案例分析
3．1．2調(diào)查問卷
3．1．3 Kappa統(tǒng)計(jì)值
3．2案例分析的結(jié)果
3．2．1統(tǒng)計(jì)結(jié)果
3．2．2英美安全事故影響因素的相同性及差異性分析
3．3針對英國施工企業(yè)現(xiàn)場安全顧問的調(diào)查問卷
3．3．1問卷背景
3．3．2統(tǒng)計(jì)結(jié)果
3．4被調(diào)查的安全負(fù)責(zé)人及安全顧問的內(nèi)部一致性測度
3．4．1模型的選用
3．4．2權(quán)重的賦值
3．4．3權(quán)重Kappa的計(jì)算
3．5本章小結(jié)
4 基于改進(jìn)事故序列前饋信號模型的安全風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量
4．1理論基礎(chǔ)及研究方法
4．1．1基于統(tǒng)計(jì)概率(PRA)的安全風(fēng)險(xiǎn)的定量化研究
4．1．2對未遂事件的定量化分析
4．1．3事故序列前饋信號(ASP)模型
4．2改進(jìn)的事故序列前饋信號模型(MASP)
4．2．1施工現(xiàn)場前饋信號“分組”的特點(diǎn)
4．2．2改進(jìn)的針對前饋信號組的事件樹的構(gòu)建
4．2．3改進(jìn)的針對前饋信號組的安全風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法
4．3基于MASP的安全風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量結(jié)果
4．3．1事件樹的構(gòu)建結(jié)果
4．3．2安全風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量結(jié)果示例
4．4 MASP的敏感性分析
4．4．1歷史數(shù)據(jù)中致命事故占總事故的比例 
4．4．2經(jīng)驗(yàn)比例303：29：1
4．4．3在事故發(fā)生的條件下某個前饋信號的發(fā)生次數(shù)
4．4．4在事故發(fā)生的條件下前饋信號發(fā)生的總次數(shù)
4．4．5某個前饋信號在觀察期內(nèi)發(fā)生的次數(shù)
4．4．6前饋信號在觀察期內(nèi)發(fā)生的總次數(shù)
4．4．7敏感性分析結(jié)果
4．5本章小結(jié)
5 預(yù)警系統(tǒng)閾值確定及風(fēng)險(xiǎn)傾向測度
5．1理論基礎(chǔ)及研究方法
5．1．1信號檢測理論的傳統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域綜述
5．1．2信號檢測理論在社會科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用綜述
5．1．3二元信號檢測的模型 
5．1．4多元信號檢測的模型 
5．1．5信號檢測的結(jié)果和判決概率
5．2基于SDT的施工現(xiàn)場安全風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時預(yù)測系統(tǒng)構(gòu)建與比較
5．2．1施工現(xiàn)場安全風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時預(yù)測的判決域劃分與判決概率
5．2．2基于貝葉斯準(zhǔn)則確定預(yù)警閾值的模型 
5．2．3基于最小平均錯誤概率準(zhǔn)則確定預(yù)警閾值的模型
5．2．4基于最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則確定預(yù)警閾值的模型
5．2．5基于奈曼一皮爾遜準(zhǔn)則確定預(yù)警閾值的模型
5．2．6施工現(xiàn)場統(tǒng)計(jì)檢測模型的適用性比較
5．3基于奈曼一皮爾遜準(zhǔn)則的閾值計(jì)算結(jié)果及預(yù)測結(jié)果
5．3．1安全信號密度函數(shù)的參數(shù)估計(jì)及假設(shè)檢驗(yàn)
5．3．2危險(xiǎn)信號密度函數(shù)的參數(shù)估計(jì)及假設(shè)檢驗(yàn)
5．3．3奈曼一皮爾遜準(zhǔn)則下的閾值計(jì)算
5．3．4判斷結(jié)果
5．3．5有關(guān)問題討論
5．4施工現(xiàn)場安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的敏感性及風(fēng)險(xiǎn)傾向測度
5．4．1敏感性及風(fēng)險(xiǎn)傾向的定量化描述
5．4．2敏感性的計(jì)算結(jié)果
5．4．3風(fēng)險(xiǎn)傾向的計(jì)算結(jié)果
5．5本章小結(jié)
6 實(shí)時監(jiān)控子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的可能性及其系統(tǒng)設(shè)計(jì)
6．1理論基礎(chǔ)及研究方法
6．1．1案例分析及其結(jié)果
6．1．2無線射頻識別(RFID)
6．1．3無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)和Zigbee協(xié)議
6．1．4調(diào)查問卷和Kappa統(tǒng)計(jì)值
6．2自動獲取數(shù)據(jù)的需求分析
6．2．1現(xiàn)有研究的不足
6．2．2主要的未遂事件分析結(jié)果
6．2．3自動獲取數(shù)據(jù)的需求分析
6．3技術(shù)上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動獲取的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及硬件采用
6．3．1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)
6．3．2相關(guān)硬件的采用
6．4可獲得的實(shí)時信息的實(shí)用性及有效性分析
6．4．1調(diào)查問卷的結(jié)構(gòu)
6．4．2調(diào)查問卷的結(jié)果
6．5被調(diào)查的安全負(fù)責(zé)人及安全顧問的內(nèi)部一致性測度
6．5．1模型的選用
6．5．2權(quán)重的賦值
6．5．3權(quán)重Kappa的計(jì)算
6．6本章小結(jié)
7 結(jié)論與展望
7．1主要結(jié)論
7．2創(chuàng)新點(diǎn)
7．3研究不足及研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄
附錄1關(guān)于前饋信號的調(diào)查問卷
附錄2 Kappa統(tǒng)計(jì)值及相關(guān)指標(biāo)的電子表格計(jì)算界面示意
附錄3估算中使用的相關(guān)數(shù)據(jù)
附錄4安全信號參數(shù)估計(jì)中使用的相關(guān)數(shù)據(jù)
附錄5危險(xiǎn)信號參數(shù)估計(jì)中使用的相關(guān)數(shù)據(jù)