基于贝叶斯网络的动态风险分析方法

本发明涉及一种风险分析方法，具体提供了一种基于贝叶斯网络的动态风险分析方法。基于历史风险知识模型，将风险影响因素转化为第一组网络节点，并依据知识模型逻辑关系构建其初始拓扑结构；其次，获取多源实时监测数据，通过数据挖掘算法学习变量间相关性，生成第二组节点及数据驱动的拓扑结构；随后，将历史信息贝叶斯网络与数据驱动贝叶斯网络通过共享风险节点连接，构建综合贝叶斯网络；同时建立动态概率更新机制，采用加权融合算法结合历史先验概率与实时后验概率，动态调整综合网络概率参数；最终基于动态更新的综合网络进行风险推理，输出风险量化指标。