摘要：建筑安全事故统计数据贫乏，规律性差。基于此，构建灰色GM（1，1）-RBF模型。针对2006～2015年全国建筑安全事故死亡人数数据，运用灰色GM（1，1）-RBF模型进行分析，得出该模型预测具有较高精度，适用于建筑事故伤亡人数的预测分析。
关键词：建筑安全事故；GM（1，1）模型；RBF模型；预测分析
Abstract：The statistical datas and regularity of construction safety accidents are poor. Based on this，the paper establishes the gray GM（1，1）-RBF neural network ensemble model，uses the model to analyze the 2006～2015 national construction safety accidents death toll datas，finds that the predition of the model has high accuracy，and it is more suitable for the accident number forecasting analysis.
Keywords：construction safety accident；GM（1，1）model；RBF model；prediction analysis
参考文献
[1] 田元福，李慧民.我国建筑安全管理的现状及其思考[J].中国安全科学学报，2003（12）：13-16.
[2] 殷乃芳，孙磊.基于灰色-马尔柯夫模型的建筑安全事故死亡人数预测[J].工程管理学报，2010（6）：652-655.
[3] 闫亚庆.基于灰色马尔科夫链的建筑事故死亡人数预测研
究[J].福建建设科技，2014（1）：82-84.
[4] 陈洪涛，周德群.基于GM（1，1）模型的中国能源消费预测研究[J].矿业研究与开发，2007（3）：77-79.
工程经济，2017（05）：20-22