一种桥梁施工风险预警方法及系统与流程

本发明涉及风险预警，尤其涉及一种桥梁施工风险预警方法及系统。

背景技术：

1、风险预警技术领域是一个专注于提前识别和管理建筑过程中可能出现的风险和威胁的领域。在桥梁施工这一具体应用中，这包括但不限于自然灾害（如洪水、地震）、人为错误、设备故障和材料缺陷。风险预警技术领域的发展旨在通过提前检测潜在问题，以减少事故发生的可能性，确保工人安全，保护施工质量，以及减少经济损失。

2、其中，桥梁施工风险预警方法是一种预防机制，旨在实时监测和分析施工过程中的各种风险因素，以便及时发出警报并采取措施防止潜在的事故和问题。其主要目的是提高桥梁施工的安全性和效率，减少人员伤亡和经济损失，同时确保施工质量和工程进度。通过预警系统，项目管理者可以更好地控制施工环境，预防和减轻灾难性事件的发生。

3、传统风险预警方法在细粒度数据处理和动态风险评估方面的不足变得尤为明显。缺乏高度精细化的数据分析能力和动态调整的风险评估机制，使得传统方法难以精确识别和预测复杂施工环境中的潜在风险，导致预警信息的时效性和准确性不足。此外，未能有效识别风险传播的关键节点和聚集模式，使得干预措施缺乏针对性，无法有效控制风险扩散。这些限制导致施工过程中对潜在风险的响应延迟，增加了安全隐患和施工延误，影响工程质量和成本控制，甚至可能引起重大事故，造成严重的人员伤亡和经济损失。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种桥梁施工风险预警方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种桥梁施工风险预警方法，包括以下步骤：

3、s1：基于桥梁结构和施工环境数据，进行节点特征提取和相邻节点特征聚合，通过计算节点间的拟合度并动态调整节点特征表示，生成结构特征向量集；

4、s2：基于所述结构特征向量集，执行特征向量的权重分配和更新，通过评估节点间的相互作用强度并优化权重调整机制，对关键节点进行突出表示，生成关键节点加权集；

5、s3：基于所述关键节点加权集，对时空数据进行分段和重构，通过识别数据模式变化并匹配历史行为模式，预测结构在未来状态下的行为，生成未来风险预测模型；

6、s4：基于桥梁施工风险因素，执行网络节点的构建和边的定义，通过分析节点的交互作用并评估其在网络中的位置，识别具有高传播能力的节点，生成风险传播网络；

7、s5：基于所述风险传播网络，执行社区划分和关联强度分析，通过聚类分析，识别网络中的节点群体并分析其内部结构，分析风险因素的聚集模式，生成风险集群分布图；

8、s6：基于所述未来风险预测模型和风险集群分布图，执行干预措施的模拟测试，通过分析措施对风险传播路径和强度的影响，优化风险管理策略，生成风险管理优化方案。

9、作为本发明的进一步方案，所述结构特征向量集包括节点的位置坐标、连接强度、材料特性，所述关键节点加权集具体为对节点的重要性评级、影响力评分、风险敏感度指标，所述未来风险预测模型包括预测的损伤类型、损伤程度估计、风险等级划分，所述风险传播网络包括网络中的节点表示风险因素、边表示风险相互作用、节点间作用的权重，所述风险集群分布图具体为群体内部的风险点聚集度、群体间的相互影响力、对施工风险的贡献评估，所述风险管理优化方案包括施工过程调整措施、监测频率的修改方案、预警阈值的重新设定。

10、作为本发明的进一步方案，基于桥梁结构和施工环境数据，进行节点特征提取和相邻节点特征聚合，通过计算节点间的拟合度并动态调整节点特征表示，生成结构特征向量集的步骤具体为：

11、s101：基于桥梁结构和施工环境数据，识别每个节点的空间位置、连接类型、环境影响因素，绘制初步节点特征图；

12、s102：基于所述初步节点特征图，计算每对相邻节点间的拟合度，录入拟合度值，建立拟合度记录表；

13、s103：基于所述拟合度记录表，重新评估和调整每个节点的特征表示，直至节点间的拟合度最大化，优化整体桥梁结构的特征表达，生成结构特征向量集。

14、作为本发明的进一步方案，基于所述结构特征向量集，执行特征向量的权重分配和更新，通过评估节点间的相互作用强度并优化权重调整机制，对关键节点进行突出表示，生成关键节点加权集的步骤具体为：

15、s201：基于所述结构特征向量集，采用距离度量手段计算向量间的差异，利用差异度量来反映节点间的潜在联系，生成关联性评估矩阵；

16、s202：基于所述关联性评估矩阵，采用模糊聚类算法，利用动态调节策略逐步调整多向量权重，参照节点间相互作用的动态变化，反映节点重要性的变化，生成权重调整向量集；

17、所述模糊聚类算法的公式如下：

18、，

19、其中，为数据点对于聚类中心的隶属度，为聚类中心的数量，为模糊系数，为数据点的局部密度影响因子， 为数据点的权重，和为加权后的数据点到聚类中心和的欧式距离；

20、s203：基于所述权重调整向量集，进行权重的优化与更新，通过调控权重分配，将关键节点的特征突出显示，进行关键节点表示的细化，生成关键节点加权集。

21、作为本发明的进一步方案，基于所述关键节点加权集，对时空数据进行分段和重构，通过识别数据模式变化并匹配历史行为模式，预测结构在未来状态下的行为，生成未来风险预测模型的步骤具体为：

22、s301：遍历时空数据中的每一个数据点，对每个数据点应用所述关键节点加权集采用元素级乘法算法，计算其重要性分数，若单一数据点分数超过预定阈值，则视为关键转折点，进行数据分段，生成数据段分割表；

23、s302：针对所述数据段分割表中的每一段数据，分析其内部数据模式及与相邻数据段的变化差异，对每一变化点进行评分，筛选得分高于目标阈值的变化进行历史行为模式匹配，使用动态阈值调整，生成行为模式识别表；

24、s303：利用所述行为模式识别表中的信息，为每个识别的行为模式分配一个预测模型，通过对比历史数据中同类行为模式的未来表现，参照多个模型的预测结果进行加权平均，调整预测参数优化模型表现，生成未来风险预测模型；

25、元素级乘法算法采用公式

26、，

27、其中，为重要性分数，为第i个数据点的第j个特征值，为第j个特征的权重，为特征的动态调整系数，为数据点的局部影响力，为全局影响度。

28、作为本发明的进一步方案，基于桥梁施工风险因素，执行网络节点的构建和边的定义，通过分析节点的交互作用并评估其在网络中的位置，识别具有高传播能力的节点，生成风险传播网络的步骤具体为：

29、s401：基于桥梁施工风险因素，对每个风险因素分配一个独立节点，并且对存在相互影响的风险因素对，根据影响的强度和方向，设定边的权重和方向，生成风险关系网络；

30、s402：基于所述风险关系网络，遍历每个节点，采用加权节点度数分析，通过计算其直接连接的节点数，判断若数量超过目标阈值，标记该节点为高传播节点，识别在风险传播中起到关键作用的节点，生成关键节点集；

31、s403：基于所述关键节点集，捕捉节点在网络中的坐标位置，通过分析节点之间的交互作用强度，重点分析风险扩散的促进路径，调整和优化网络结构，生成风险传播网络；

32、所述加权节点度数分析采用公式

33、，

34、其中，为直接连接的节点数，代表与相连的节点，是边的权重，代表两个节点之间联系的强度或者重要性，代表节点的结构洞指标，代表节点的聚类系数，代表节点的介数中心性，而是调节系数，分别衡量结构洞指标、聚类系数和介数中心性在总度数计算中的重要性。

35、作为本发明的进一步方案，基于所述风险传播网络，执行社区划分和关联强度分析，通过聚类分析，识别网络中的节点群体并分析其内部结构，分析风险因素的聚集模式，生成风险集群分布图的步骤具体为：

36、s501：遍历所述风险传播网络，记录每个节点与周围节点的互动频次和互动强度，捕捉网络中每一节点的相互作用，生成互动频次及强度记录；

37、s502：利用所述互动频次及强度记录，识别具有高度互动的节点集合，判定为潜在社区，通过分辨节点间强互动的集群，为社区划分提供基础信息，生成潜在社区列表；

38、s503：对所述潜在社区列表中的每个社区进行分析，评估其内部结构的紧密程度，识别多社区内部的核心节点和边缘节点，通过分析社区内部结构，揭示差异化社区的组织特征，生成社区结构特征结果；

39、s504：基于所述社区结构特征结果，运用聚类方法识别多种风险集群，分析风险集群在网络中的分布和关联强度，分析风险因素在社区中的分布模式，生成风险集群分布图；

40、所述聚类方法的公式如下：

41、，

42、其中，为正规化系数，为单位矩阵的加权系数，为邻接矩阵的加权系数，为核矩阵的加权系数，代表拉普拉斯矩阵。

43、作为本发明的进一步方案，基于所述未来风险预测模型和风险集群分布图，执行干预措施的模拟测试，通过分析措施对风险传播路径和强度的影响，优化风险管理策略，生成风险管理优化方案的步骤具体为：

44、s601：基于所述未来风险预测模型，执行多预定干预措施的模拟，对比实施前后风险发生的概率变化和潜在影响的程度差异，分析措施的减缓效果，生成干预效果对比分析；

45、s602：基于所述干预效果对比分析，评估每项措施对风险传播路径及其强度的影响，通过对措施影响力的排序，识别对风险传播影响最大的干预策略，生成关键干预策略列表；

46、s603：基于所述关键干预策略列表，在风险集群分布图中模拟实施关键干预措施，观测措施对风险集群的调整效果，记录干预后风险分布的变化，生成干预后风险调整映射；

47、s604：基于所述干预后风险调整映射，分析措施实施的综合效果，细化并优化风险管理策略，降低风险传播并提高资源利用效率，生成风险管理优化方案。

48、一种桥梁施工风险预警系统，所述桥梁施工风险预警系统用于执行上述桥梁施工风险预警方法，所述系统包括：

49、结构特征分析模块基于桥梁结构和施工环境数据，提取节点特性并聚合邻近节点特征，计算节点间的拟合度，根据拟合度调整节点特征的表示方式，得到结构特征向量集；

50、关键节点加权模块利用所述结构特征向量集，执行权重分配，更新特征向量权重，评估节点间交互作用，调整权重并突出显示关键节点，得到关键节点优先级数据；

51、时空数据处理模块通过所述关键节点优先级数据，分段处理时空数据，重构数据流，匹配历史行为模式并预测结构未来时间段内的行为，得到未来风险预测模型；

52、风险传播网络构建模块根据所述未来风险预测模型，通过桥梁施工风险因素构建网络节点，定义网络边缘，分析节点间交互作用，识别高传播能力的节点，得到风险交互网络图；

53、风险管理优化模块基于所述风险交互网络图，执行社区划分，进行关联强度分析，识别网络中的风险集群，分析集群内部结构，优化风险管理策略，得到风险缓解操作指南。

54、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

55、本发明中，通过深度数据分析和智能算法优化，显著提升了桥梁施工风险预警的准确度和效率。引入的节点特征提取及特征聚合机制，结合动态权重分配和更新，实现了对施工风险因素的精确判定和预测。此外，通过构建风险传播网络并执行社区划分与关联强度分析，揭示了风险因素的聚集模式，为制定针对性强的干预措施提供了科学依据。