申请/专利权人：中东基建科技集团基建有限公司

申请日：2024-05-27

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118246747A

主分类号：G06Q10/0635

分类号：G06Q10/0635;G06Q10/0637;G06Q50/08

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.25#公开

摘要：本发明公开了一种建筑施工质量安全风险管理系统，属于建筑施工质量安全技术领域，包括项目集成模块、项目数据获取模块、项目计划模块、风险识别模块、构建风险数据库、风险模拟模型模块、风险评估模块、风险数据分析模块、风险防控策略模块和风险反馈模块，本发明通过风险识别模块根据项目处理模块处理的数据构建风险识别模型，通过特征变量提取、风险敏感因子更新、风险演化矩阵构建、风险动态适应与风险权重调整进行捕捉风险变量变化，结合风险因素特征变量值动态调整风险识别模型，风险评估模块根据风险识别模块与风险模拟模型模块结合，对各项风险进行量化评估，确定风险等级及项目影响程度，提高了建筑施工安全风险识别的准确性和安全性。

主权项：1.一种建筑施工质量安全风险管理系统，其特征在于：包括风险识别模块和风险模拟模型模块、风险评估模块；所述风险识别模块通过项目计划模块提取风险因素特征变量值，确定风险敏感因子，结合项目风险等级与历史风险波动更新风险敏感因子，根据历史风险因素的相关系数构建风险演化矩阵，结合风险敏感因子和风险矩阵进行风险动态适应，通过风险因素特征变量值实时动态调整隐层权重矩阵实时对风险进行识别；所述风险模拟模型模块通过训练风险模拟模型对施工风险进行动态仿真模拟、预测施工风险范围和严重程度；所述风险评估模块通过风险识别模块与风险模拟模型模块进行模拟测试比对，对各项风险进行量化评估，确定风险等级、优先级以及对项目目标的影响程度；其中，所述风险识别模块具体运行方法，包括以下步骤；A1：提取风险因素特征变量值：根据风险识别目标，从项目计划模块提取出影响建筑施工时的风险因素特征变量值，通过二元Logistic回归方法进行相关性分析，得到各变量隐藏状态X值，选择X值大于预设值的变量作为风险因素特征变量值；A2：确定风险敏感因子：根据项目和历史项目数据设定高、中、低风险等级，通过与历史项目中出现的风险因素进行比对，风险因素通过风险指数计算进行评估，通过分析法对每个风险因素赋予权重，通过波动率对风险因素进行量化，将量化后的风险因素与风险因素权重结合，形成风险敏感因子；A3：历史风险波动：根据统计历史项目风险的数据，通过标准差计算历史风险波动；A4：更新风险敏感因子：通过设定项目风险等级结合历史风险波动更新风险敏感因子；A5：风险演化矩阵：根据历史风险因素的相关系数进行风险演化矩阵；A6：风险动态适应：通过风险因素特征变量值及对应的隐层权重矩阵，结合风险敏感因子和风险演化矩阵进行风险动态适应计算；A7：风险权重调整：根据风险因素特征变量值动态调整隐层权重矩阵；所述A3：历史风险波动：根据统计历史项目风险的数据，通过标准差计算历史风险波动，实现公式为： （1），在公式（1）中，表示历史风险波动的标准差值，表示第i个风险指标的风险因素特征变量值，表示风险因素特征变量值的平均值，n表示风险因素特征变量值的总数，表示每个风险因素特征变量值与平均值之差的平方，标准差越高表示历史波动性越大；根据公式（1）进行标准化处理，实现公式为： （2），在公式（2）中，z表示风险波动标准差值的标准化后的值，表示历史风险波动，表示风险因素特征变量值的平均值，表示历史风险波动的标准差；所述A4，所述风险敏感因子设为，项目风险等级设为，结合公式（2），更新风险敏感因子实现公式为： （3），在公式（3）中，γ表示在[0，1]之间的风险等级权重，z表示对历史风险波动标准差值标准化后的值；其中，所述A5，所述风险演化矩阵设为，实现公式为： （4），在公式（4）中，表示历史风险的相关系数，在时间t风险因素i对因素j的变化趋势，表示风险因素i和j在时间t的风险因素相关系数；所述风险因素相关系数通过皮尔逊相关系数进行计算得到风险因素i和j之间的相互关联程度，实现公式为： （5），在公式（5）中，表示为风险因素特征变量值和的协方差，反应风险因素特征变量值和两个风险因素特征变量值共同变化的程度，和表示风险因素特征变量值和的方差，表示标准化协方差，确保风险因素相关系数值在-1到1之间，风险因素相关系数值越接近1表示风险因素相关性越大；其中，所述A6，通过提取的不同时间t的风险因素特征变量值为,隐层权重矩阵设为，结合公式（3）和公式（4）得到的隐层，具体公式为： （6），在公式中（6）中，f表示非线性激活函数，隐层权重矩阵根据风险敏感因子和风险演化矩阵在训练过程中的变化进行动态确定；所述隐层通过调整后的隐层权重矩阵与不同时间t的风险因素特征变量值相乘后，再通过f激活函数计算得出隐层，f激活函数具体表现为： （7），在公式（7）中，x表示，a表示斜率参数，默认值为0.01；通过公式（3）和公式（4），更新风险矩阵调整实现公式为： （8），在公式（8）中表示在时间t的损失函数，表示的损失函数梯度，η表示学习率；设损失函数为，在每个时间段t，损失函数实现公式为： （9），在公式（9）中，表示在时间t的损失函数，表示对所有m样本求和，表示第i个样本在时间步t的真实值，表示第i个样本在时间步t的预测值，根据损失函数进行损失函数梯度，实现公式为： （10），在公式（10）中，表示求误差平均，表示预测值与真实值之间的误差项，表示第i个样本的输入风险因素特征变量值。

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