本发明专利技术提供一种特长隧道施工现场风险评估方法及系统，涉及隧道评估技术领域，包括：采集特长隧道施工现场的原始数据，并获取与特长隧道施工现场相关的历史事故记录；对历史事故记录进行处理和分析，识别得到风险因素集；建立特长隧道施工现场的风险评估模型并结合风险因素集进行预训练，将原始数据输入训练后的风险评估模型，得到第一概率矩阵和第二概率矩阵，其中，第一概率矩阵描述各风险因素下的发生概率，第二概率矩阵描述各风险因素下的风险等级分布概率；将第一概率矩阵和第二概率矩阵结合形成风险矩阵，利用评估方法对风险矩阵进行量化评估，得到风险评估结果；根据风险评估结果，形成风险控制建议。本发明专利技术通过自动化和智能化的风险评估方法，大大提高了风险管理的效率，为施工现场的快速决策提供支持。
1、随着基础设施建设的快速发展，特长隧道成为连接山区、跨越水体等关键地带的重要工程。特长隧道施工具有施工周期长、技术要求高、风险因素多等特点。为了确保施工安全和工程质量，进行精确的风险评估和管理变得尤为重要。传统的风险评估方法主要依赖专家经验和历史数据分析，采用定性或半定量的方式进行风险识别和评估。
2、传统风险评估方法很大程度上依赖于专家的经验和判断，这可能导致评估结果存在一定的主观性，难以实现全面和客观的风险评估。由于依赖于手动收集和分析数据，传统方法在处理大量实时数据时效率低下，难以实现对施工现场风险的实时监控和评估。随着施工环境和条件的变化，传统的风险评估方法难以快速适应新的风险因素，更新评估模型和策略也较为困难。传统方法在提出风险控制措施时，往往依赖于通用的解决方案，缺乏针对具体风险因素的定制化控制策略。
3、由于这些缺陷，传统风险评估方法在特长隧道等大型复杂工程项目中的应用受到限制，难以满足高效、准确、实时的风险管理需求。因此，需要提供一种新的特长隧道施工现场的评估方法。
>4、s1采集特长隧道施工现场的原始数据，并获取与特长隧道施工现场相关的历史事故记录；5、s2对历史事故记录进行处理和分析，识别得到风险因素集；
6、s3建立特长隧道施工现场的风险评估模型并结合风险因素集进行预训练，将原始数据输入训练后的风险评估模型，得到第一概率矩阵和第二概率矩阵，其中，第一概率矩阵描述各风险因素下的发生概率，第二概率矩阵描述各风险因素下的风险等级分布概率；
7、s4将第一概率矩阵和第二概率矩阵结合形成风险矩阵，利用评估方法对风险矩阵进行量化评估，得到风险评估结果；
8、s5根据风险评估结果，形成风险控制建议。
9、在上述技术方案的基础上，优选的，步骤s2包括以下步骤：
10、s21构建特长隧道施工现场的风险因素指标体系，包括一级风险因素指标和二级风险因素指标，并采用层次分析法赋予一级风险因素指标和二级风险因素指标的初始权重；
11、s22根据一级风险因素指标的数量确定k值，根据二级风险因素指标的数量确定m值；
12、s23对历史事故记录进行关键词提取，得到事故关键词，其中，历史事故记录包括事故频次；
13、s24利用聚类算法对事故关键词进行聚类，形成k个事故集和k个第一聚类中心，分别对k个事故集进行二次聚类，每个事故集得到m个第二聚类中心和m个事故子集；
14、s25选取一个第一聚类中心与一级风险因素指标进行匹配，若匹配成功，则直接进入步骤s26；否则将该第一聚类中心添加为新的一级风险因素指标后进入步骤s26；
15、s26选择该第一聚类中心隶属的一个第二聚类中心与二级风险因素指标进行匹配，若匹配成功，则将该第二聚类中心对应的事故频次量化为加权因子，根据加权因子更新一级风险因素指标和二级风险因素指标的初始权重；若匹配失败，则将该第二聚类中心添加为新的二级风险因素指标，根据该第二聚类中心对应的事故频次形成其二级风险因素指标的初始权重，同时根据其隶属的第一聚类中心的事故频次形成其一级风险因素指标的初始权重；
16、s27重复步骤s25-s26，直至所有第一聚类中心和第二聚类中心均被匹配，得到最终的一级风险因素指标、二级风险因素指标、以及对应的指标权重，形成风险因素集。
17、在上述技术方案的基础上，优选的，聚类算法包括聚类损失函数，其表达式如下：
18、
19、式中，lk为聚类损失函数，n1为数据的数量，n2为簇的个数，n2为k或m，si为第i个数据，zj为第j个簇的聚类中心，λ为正则化参数，‖·‖表示数据之间的距离。
20、在上述技术方案的基础上，优选的，步骤s3包括以下步骤：
21、s31构建风险评估模型，风险评估模型为bp神经网络模型，bp神经网络模型分为输入层、隐藏层和输出层，其包含多个神经元；
22、s32制作样本集，利用样本集结合风险因素集对风险评估模型进行训练，并在训练过程中采用优化算法对神经元的个数进行寻优，得到训练后的风险评估模型，其神经元个数为n；
23、s33将原始数据输入训练后的风险评估模型中进行预测，模型输出各风险因素下的发生概率和风险等级分布概率；
24、s34根据模型预测的结果，生成第一概率矩阵和第二概率矩阵，第一概率矩阵描述各风险因素下的发生概率，第二概率矩阵描述各风险因素下的风险等级分布概率。
25、在上述技术方案的基础上，优选的，步骤s32包括以下步骤：
26、s321收集特长隧道施工现场的历史数据制作样本集，对样本集做预处理，样本集包括参考值；
27、s322确定风险评估模型中各层神经元个数和网络权重，其中，输入层的神经元个数与风险因素的数量相同，输出层的神经元个数为风险矩阵的维数；
28、s323对风险评估模型中隐藏层的神经元个数进行编码，将其作为优化算法的优化目标；
29、s324随机生成一组不同的隐藏层神经元个数，作为优化算法的初始种群；
30、s325定义风险评估模型的网络损失函数为适应度函数；
31、s326选择个体来确定风险评估模型的网络结构，输入样本集至风险评估模型，依次通过输入层、隐藏层直至输出层，每一层的神经元根据输入和网络权重计算输出，并传递给下一层，在输出层，根据实际输出值和参考值计算网络损失函数的值，根据网络损失函数的值，计算网络损失函数对每个网络权重的梯度，并将梯度反向传递回网络，根据更新公式以更新网络权重；
32、s327根据网络损失函数的值评估个体的性能，并根据评估的结果迭代更新种群；
33、s328重复步骤s326-s327，直至达到预设迭代次数或网络损失函数收敛，得到训练后的风险评估模型，其神经元个数为n。
34、在上述技术方案的基础上，优选的，网络损失函数为：
35、
36、式中，l是网络损失函数，其第一项为各风险因素下的发生概率的损失函数，其第二项为各风险因素下的风险等级分布概率的损失函数，α和β分别为第一项和第二项的权重参数，m为样本数量，为第i2个样本的真实标签，其为0或1，为模型预测第i2个样本类别为1的概率，c为风险等级的总数，为二进制指示器，其值为0或1，表示样本i2是否属于类别c，是模型预测样本i2是否属于类别c的概率。
37、在上述技术方案的基础上，优选本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种特长隧道施工现场风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种特长隧道施工现场风险评估方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的一种特长隧道施工现场风险评估方法，其特征在于，聚类算法包括聚类损失函数，其表达式如下：
4.如权利要求2所述的一种特长隧道施工现场风险评估方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
5.如权利要求4所述的一种特长隧道施工现场风险评估方法，其特征在于，步骤S32包括以下步骤：
6.如权利要求5所述的一种特长隧道施工现场风险评估方法，其特征在于，网络损失函数为：
7.如权利要求6所述的一种特长隧道施工现场风险评估方法，其特征在于，步骤S326中，更新公式为：
8.如权利要求2所述的一种特长隧道施工现场风险评估方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
9.如权利要求8所述的一种特长隧道施工现场风险评估方法，其特征在于，步骤S46包括以下步骤：
10.一种特长隧道施工现场风险评估系统，其特征在于，所述系统用于执行如权利要求1-9任一项所述的方法，所述系统包括：
...
【技术特征摘要】
1.一种特长隧道施工现场风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种特长隧道施工现场风险评估方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的一种特长隧道施工现场风险评估方法，其特征在于，聚类算法包括聚类损失函数，其表达式如下：
4.如权利要求2所述的一种特长隧道施工现场风险评估方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
5.如权利要求4所述的一种特长隧道施工现场风险评估方法，其特征在于，步骤s32包括以下步骤：
6.如权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：马正斌，李占科，王艳宁，彭涛，郑少华，乔建刚，唐颖，何志伟，王荣鑫，王文欣，刘永恒，陶少峰，苏航，杨泽，韩畅，李青青，关鹏，
申请(专利权)人：中国水利水电第四工程局有限公司，
类型：发明
国别省市：
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