摘要
本发明提供一种基于人工智能的工程风险预测方法,包括构建工程风险知识图谱、设计量化风险指标体系、开发风险预测智能算法、实现风险预测可视化和动态优化更新等步骤。该方法在知识图谱构建中采用基于语义相似度的知识融合算法实现概念节点自动关联融合;在风险指标量化中运用层次分析法和模糊综合评判方法确定指标权重;在预测算法开发中提取风险事件时序特征并采用Stacking和Blending集成学习策略融合多个预测模型;在可视化呈现中开发风险知识图谱可视化建模工具并引入图谱密度等定量评估指标。本发明实现了工程风险预测的智能化、数字化和可视化,解决了传统方法中存在的风险评估主观性强、预测精度不高等问题,在工程项目风险管理中具有重要的应用价值。
技术关键词
风险预测方法
模糊综合评判方法
可视化建模工具
指标
集成学习策略
Stacking集成学习
层次分析法
风险预测模型
知识图谱构建
融合算法
知识图谱数据库
集成学习框架
智能算法
风险预测系统
概念
时序特征
数据挖掘方法
交叉验证方法
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多源时序数据
多层级标签
数据治理方法
目录
对象
网架构建方法
关键断面
模型求解方法
逼近理想解排序
时序
历史气象数据
数据处理方法
训练机器学习模型
训练集
集成学习模型