[发明专利]基于知识图谱的施工行为安全风险分析与危险点识别方法

权利要求书

1.基于知识图谱的施工行为安全风险分析与危险点识别方法，其特征在于包括如下步骤：

（1）根据相关施工安全事故报告建立施工安全事故知识图谱，施工安全事故知识图谱的节点为施工安全事故的关键概念，节点关系为关键概念之间的联系，节点之间由一个或多个关系建立的通路称为路径，所述节点包括行为指标节点，节点中包含案例编号属性；所述节点关系包括导致关系，导致关系中包含次数属性，其中，所述施工安全事故知识图谱存储在Neo4j图数据库；

（2）根据所述施工安全事故知识图谱获取事故发生数据，并通过修正灰聚类算法分析现场行为安全数据，计算施工现场安全风险等级，所述修正灰聚类算法是指通过给转折点基本值λ_c^k中引入一个修正系数γ_c，进而计算灰聚类系数σ_i^k，通过灰聚类系数σ_i^k判断施工现场安全风险等级；

（Ⅰ）

公式（Ⅰ）中，γ_c为第c类行为指标修正系数，α_c∈[0,1]为调整系数，t_c为第c类行为指标导致安全事故的总次数，σ_i^k为第i周时第k类风险等级的灰聚类系数，k为第k类风险等级，f_c^k（x_i（c））为第i周的评价值x_i（c）对应的可能度函数值，λ_c^k为第c类行为指标的转折点基本值，n为n类行为指标；

（3）通过灰关联分析方法计算行为指标关联度，并根据所述行为指标关联度追踪关键行为指标，具体包括如下步骤：首先，令R₀=（r₀(1), r₀(2),…, r₀(n)）为高风险序列，表示所关注时间点前n周的高风险灰聚类系数，其中r为高风险的灰聚类系数，令R_j=（r_j(1), r_j(2),…, r_j(n)）为行为指标序列，表示行为指标j连续n周的不安全行为次数，使序列平均值处理，，，其中，与分别为R₀、R_j序列的平均值；

再计算两序列的分项绝对差值序列，分项△_j（n）计算如下：，使和分别为所有序列△_j分项中的最大值和最小值；

然后计算灰关联系数，定义行为指标序列与高风险序列的灰关联系数为η_j(n)，；其中为分辨系数；

最后，将关联系数的平均值定义为行为指标j与高风险的灰关联度：，得出每个行为指标的灰关联度后，按照从大到小的顺序排序，靠前的几个行为指标即为关键行为指标；

（4）通过知识图谱路径推理算法识别关键行为指标相关危险点，再利用Neo4j图数据库查询语言Cypher进行查询关键行为指标的危险位置。

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的施工行为安全风险分析与危险点识别方法，其特征在于：步骤（1）中所述节点还包括作业活动节点、伤害类型节点、位置节点、安全事故节点、媒介物节点、事故原因节点、防护对策节点。

3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的施工行为安全风险分析与危险点识别方法，其特征在于：步骤（4）中还对行为指标相关危险点的发生概率进行计算，并按照概率进行排序；所述概率包括单路径概率和和路径概率，单路径概率如公式（Ⅱ）：

（Ⅱ）

公式（Ⅱ）中，P_s^r为行为指标r造成伤害类型s发生的概率，N_r^s为行为指标r造成伤害类型s的“案例编号”集合的长度，N_r为行为指标r的“案例编号”集合的长度；P_st^r为行为指标r在位置t造成伤害类型s的概率，N_st^r为行为指标r在位置t造成伤害类型s的“案例编号”集合的长度；

和路径概率如公式（Ⅲ）：

（Ⅲ）

公式（Ⅲ）中，P_t^r为行为指标r在位置t造成所有伤害类型的概率，P_st^r为行为指标r在位置t造成伤害类型s的概率，m为伤害类型的数量。