摘要
本发明涉及地下厂房施工风险识别领域,提出了一种地下厂房施工风险识别与处置方法、系统、设备及介质,方法包括:实时采集多源异构数据,并获取历史风险案例数据,并进行预处理,得到结构化时空关联数据;基于并行计算算法构建多维度分析模型,对结构化时空关联数据进行多尺度风险分析,得到多层级风险特征数据;通过多模态机器学习模型进行风险特征识别,得到风险量化指标,并基于模糊综合评判算法识别,得到施工风险等级;匹配施工风险等级的应急策略,通过组合优化算法进行参数扩展,生成多个候选处置方案,采用多准则评估模型对候选处置方案进行权重计算与排序,输出最优处置方案。本发明实现了地下厂房施工风险的高效识别和精准应急决策。
技术关键词
地下厂房施工
多模态机器学习
风险
模糊综合评判算法
组合优化算法
并行计算算法
多源异构数据
工程进度数据
计算机程序代码
空间聚类分析
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