近日，我院刘贵文教授、王能副研究员团队在《Engineering, Construction and Architectural Management》发表论文A machine learning-aided framework for hierarchical management of building structural safety。该期刊系SCI/SSCI双检索期刊，JCR分区一区，近5年平均影响因子4.2。刘贵文教授为第一作者，王能副研究员为第三作者和通讯作者，合作者包括我院博士生刘捷（第二作者）、硕士生谭又嘉（第四作者）和硕士生张一帆（第五作者）。本研究得到了重庆市建设科技计划项目（城科字2022第6-4号）、重庆市自然科学基金（CSTB2023TIAD-LDX0013）、国家自然科学基金（72271035，52108115）等科研项目的联合资助。

尽管部分国家或地区已建立结构安全管理政策，但仍缺乏有效的决策依据，管理效率有待提高。本研究提出了一种基于机器学习的建筑结构安全分层管理框架，综合考虑了数据库、结构安全评价等级预测、分层管理和迭代过程。该框架为从业人员提供了利用有限建筑基本信息通过机器学习预测现有建筑安全状况的明确指导，并设计了包括管理结构、管理机制和管理措施在内的分层管理方案。该研究为建筑结构安全的智能、高效分层管理提供了有价值的见解，并有助于城市更新的推进。

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https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/ecam-10-2024-1344/full/html