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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利一种基于数据挖掘的智慧工地安全风险评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116245418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310241298.4，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于数据挖掘的智慧工地安全风险评估方法是由姜太平;程中设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据挖掘的智慧工地安全风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据挖掘的智慧工地安全风险评估方法，涉及数据挖掘技术领域。本发明包括以下步骤：1、获取真实建筑工地各项安全相关数据集；2、在充分研究建筑工地安全风险评估流程和要素的基础上，构建建筑工地安全评价体系；3、基于构建的建筑工地安全评价体系中各项指标的数据集进行数据分析；4、采用基于权值分配和矩阵分析的D‑S合成算法改进AHP法和基于数据的熵权法计算评价体系中指标层中各指标的主、客观权重；5、运用改进的D‑S证据融合算法进行多源证据的合成，获取指标权重；6、计算建筑工地综合评价指数。本发明能有效评估建筑工地施工现场的安全性，降低评估结果的不确定性，提高风险评估结果可信度。

本发明授权一种基于数据挖掘的智慧工地安全风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据挖掘的智慧工地安全风险评估方法，其特征在于，其步骤为：步骤1、通过传感器、监控摄像头、GPS定位获取数据，并确定影响建筑工地安全性的指标；步骤2、在充分研究建筑工地安全风险评估流程和要素的基础上，基于步骤1确定的建筑工地安全性的指标，建立建筑工地安全评价体系；步骤3、依据步骤2建立的体系和行业专家的问卷调查，采用基于权值分配和矩阵分析的D-S合成算法改进层次分析法，确定建筑工地安全评价体系中指标的主观权重系数；具体步骤如下：3-1、对于准则层的五个指标，根据专家打分结果，采用3标度法比较各指标间的安全性程度，构造准则层各指标的判断矩阵；3-2、对判断矩阵，进行计算求解最大特征根λmax和特征向量β，并进行一致性检验，计算一致性比例CR，一致性比例CR小于0.1时，表明一致性检验通过，反之，则需要重构判断矩阵，其中，求出的特征向量β进行归一化即为指标权重wa；3-3、采用基于权值分配和矩阵分析的D-S证据合成算法，融合不同专家确定的经验值主观权重，证据融合得到准则层各项指标的主观权重以及指标层中相对于准则层一级指标的主观权重，将准则层和指标层求出的权重进行相乘，得到所有二级指标相对于目标层的综合主观权重w'a；步骤4、依据步骤1获取的数据集和步骤2建立的体系，采用熵权法确定建筑工地安全评价体系中指标的客观权重系数；步骤5、依据步骤3和步骤4的输出结果，采用改进的D-S证据融合理论，确定组合权重系数；具体过程如下：将步骤3和步骤4所得主、客观权重作为步骤5不同证据源组合权重的输入，即主观权重w'a和客观权重w'e作为2个不同证据源E＝{e1,e2}；构建识别框架Θ＝{θ1,θ2,…,θ18}，其中θn表示由指标层各二级指标组成的集合，识别框架满足其中，基本概率函数m表示所有证据源对子集θn的支持程度；利用公式： 式中，D为w1和w2的差值即权重配置系数间的差异；求出主观权重w'a和客观权重w'e之间的折扣权重配置系数w1和w2；将求出的折扣权重系数代入公式： 计算所有证据的加权平均证据相似度和综合权值，最后融合各证据源数据后，代入公式即得组合权重系数；步骤6、依据步骤1的数据集和步骤5确定的组合权重系数，根据TOPSIS评价算法，计算评价对象的施工现场安全性。

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