物流园区是构建现代物流体系的重要节点,是我国物流业持续发展的重要支撑。随着近几年物流园区数量的骤增,物流园区安全事故随之引发关注。安全事故往往危害大、损失重,安全应当是企业生产、运营首要保障的基础条件。因此物流园区的安全管理问题是园区运营中应重点解决的问题,那么如何加强安全管理,做好安全预警,消灭事故苗子对于物流园区的安全运营显得尤为重要。本文分析了物流园区安全性的几大特征,阐述了我国目前物流园区安全管理中普遍存在的问题。以内蒙古呼和浩特市沙良物流园区(以下简称SL物流园区)为研究对象,介绍了 SL物流园区的安全管理机制,并为其存在的主要安全问题提出建议。基于事故致因理论,从造成事故的直接原因和间接原因入手分析了可能造成SL物流园区安全事故的致因,并结合物流园区特殊性建立了安全预警评价指标体系。依托该指标体系,分别建立遗传算法改进的神经网络(GA-BP)模型和随机森林(Random Forest)模型作为SL物流园区的安全评价预警模型,使用SL物流园区检查记录的客观真实数据对两种模型进行训练、测试和比较,最终均实现了较好的评价和预警。考虑到安全预警工作对可靠性和可推广性要求,本文提出基于Stacking的GA-BP-RF融合模型,相比于单一模型,融合模型的精度和可靠性更高。在GA-BP-RF安全评价预警模型的基础上,基于梯度余弦值相似度和Adam(Adaptive Moment Estimation)算法建立了敏感指标甄选模型和指标调整策略模型。敏感指标甄选模型通过比较指标方向与梯度方向夹角余弦相似度甄选对当前物流园区安全状态影响最大的指标,以提示安全管理人员对敏感指标进行重点监控和优先调整。当系统处于不安全状态时,指标调整策略模型以GA-BP-RF为目标函数,利用Adam算法快速搜索临近的安全点对应的指标状态,为安全管理人员提供决策参考。本文最后通过实例分析验证了模型从安全预警到提出决策实现的可行性,并利用GUI(Graphical User Interface)实现预警与决策模型的可视化,将模型得出的结果更直观形象的展示给安全管理人员,提升模型的实用性和可操作性。本文共有图21幅,表17个,参考文献72篇。