由于建筑施工的特点,施工现场总是充斥着大量的安全隐患,各种不安定因素随时都有可能导致事故的发生,严重威胁施工人员的生命安全,据统计,2005年我国发生建筑施工事故2288起,死亡2607人;2006年发生建筑施工事故888起,死亡1048人,从这些数据可以看出,我们所面临的建筑安全形势是严峻的,必须对建筑安全管理有足够的重视,并将安全管理视为工程项目管理的重要内容之一。论文首先从安全管理研究入手,进而对我国的建筑安全管理的含义和特点进行了详细的论述。在阅读了大量文献资料的基础上,对我国目前建筑安全的研究内容和研究方法进行了分类和总结,并提出了基于粗糙集的神经网络建筑安全预测模型。本文首先利用粗糙集理论对影响建筑安全状况的众多人员要素进行约简,在得到关于人员的核心要素后,结合我国建设部颁布的《施工企业安全生产评价标准》(JGJ/T77-2003)中的各项指标,建立了一套更新的建筑安全评价指标体系。该指标体系包括了5个指标子系统,即人员指标子系统、材料机械指标子系统、技术指标子系统、管理指标子系统和环境指标子系统。在该指标体系的基础上,笔者设计了针对施工现场安全状况的问卷,并对回收的401份问卷进行了信度检验和效度检验,得到克朗巴哈α系数为0.701,证明该问卷的信度和效度是符合标准的。在此基础上,利用粗糙集方法对这些原始数据了进行处理,获得了17个影响建筑安全的主要指标。以这17个指标作为输入变量建立了建筑安全的神经网络预测模型,并通过软件Matlab7.1实现。结果表明,该模型的可操作性较强、预测效果较好,具有一定的应用价值。