目前,我国建筑业安全水平低下与建设高质量工程目标要求背道而驰,建筑安全生产的形势面临挑战,同时也制约建筑行业的快速发展,因此改善国内建筑行业的安全生产情况迫在眉睫,这对加强我国基建水平有着重要的意义。建筑业项目规模大、施工时间长、施工环境相对复杂且作业人员综合素质参差不齐,相较于其他行业,建设项目实施过程中存在着更多的不确定性和高风险性。建筑工地需要重视和预防建筑安全事故的发生,就需要找到哪些因素导致建筑安全事故的发生。而诸多不同的因素之间有着不同的影响,造成建筑安全事故发生的因素往往不是单一的,因此在分析和预测建筑安全事故的时候需要采用一个好的算法模型。本文首先通过文本挖掘技术获取298份建筑安全事故报告,对报告中的关键词进行提取,得到不同关键词的数量和词频,并根据建筑施工安全检查标准,将提取出的关键词进行等级分类。接着利用遗传算法对获取的关键词数据进行训练,通过训练得到不同因素之间的因果关系和影响值大小,这些因素分别是人的因素,物的因素,环境因素,管理因素和人员伤亡,通过因素之间的因果关系和影响值大小构建权值矩阵。其中构建的权值矩阵中,物的因素和人员伤亡之间有因果关系且影响值最大。这可能是因为建筑安全事故报告中对物的因素的相关关键词提及频率大于其他因素,导致物的因素对人员伤亡的影响值较大。最后,构建模糊认知图(Fuzzy Cognitive Maps,FCM)模型来预测哪些因素会导致建筑安全事故的发生。模糊认知图模型能很好的分析多个不同因素之间相互关联的场景,可以清晰的表明各种因素之间的因果关系与影响值大小,这也是不同于其他机器学习算法模型的优点。本文提出的FCM模型的在迭代计算31次后,系统趋于稳定,此时所有的因素状态值保持不变。从实验结果分析可知,管理因素是建筑安全事故中的主导因素。通过对建筑安全事故实例进行建模分析,管理因素成为建筑施工单位最需要值得关注的因素,提醒施工单位管理人员加强管理工作,根据实际情况做好施工人员的工作安排,定期培训学习提高施工人员的安全意识,将事故苗头扼杀在摇篮里,减少建筑安全事故灾难的发生。