建筑业的快速发展在促进就业岗位增加的同时,也带动了许多其他行业的进步,在国民经济的发展历程中占据着重要地位。但是,建筑工程的建设周期长、施工过程复杂,影响因素较多,这使得建筑施工安全事故的发生频率也较高,由此造成的人员伤亡与财产损失数量惊人。虽然国家对此十分重视,颁布了许多与建筑安全管理相关的法律法规,并严格要求施工企业做好安全管理工作,但是仍然不能将建筑安全从被动管理的状态中解脱出来。因此,实现建筑业由事后应急处理向事前预警防范的转变至关重要。目前,国内外学者对于预警防范方面的研究较多,并取得了一定成果。但是对于建筑施工安全预警,现阶段的研究缺乏精确度高、适用性强的预警模型,因此,建立一种精确的高效的建筑施工安全预警模型具有重要意义。本文通过对建筑施工安全管理的现状进行分析,指出较大事故及较大以上事故的死亡率较高,阐明进行建筑施工安全事故预警研究的必要性。通过对我国2011年以来发生的建筑施工安全事故的类型及规律分析,综合运用事故致因理论,找出影响建筑施工安全事故的主要因素,并借助SPSS软件进行影响因素的筛选与综合,最终建立起具有五个一级指标、十九个二级指标的建筑安全预警指标体系。通过分析与对比各种预警方法的特点及适用范围,指出BP神经网络用于建筑施工安全事故预警的优越性,并针对基于BP神经网络的建筑施工安全事故预警传统模型的局限性,在收敛速度与预测精度方面进行了改进;最后,结合项目实际情况借助Matlab软件对改进模型进行实证研究,为提高建筑安全管理的效率提供理论依据。