[发明专利]灾害分析方法和电子设备

权利要求书

1.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：存储器和控制器，其中：

所述存储器，用于存储可被所述控制器执行的计算机程序；

所述控制器连接所述存储器，被配置为：

获取目标灾害的诱发事件的参数值；所述诱发事件的参数值用于表示所述诱发事件的严重程度；

采用预先训练的贝叶斯网络模型对所述诱发事件的参数值进行分析，确定基于所述诱发事件导致的所述目标灾害和次衍生灾害各自的发生概率；其中，所述贝叶斯网络模型是基于次衍生灾害事理图谱构建的，所述次衍生灾害事理图谱中的实体包括所述诱发事件、所述目标灾害和由所述目标灾害导致的所述次衍生灾害，且不同实体之间的关系用于表示实体之间的因果关系；

输出所述目标灾害和所述次衍生灾害各自的发生概率。

2.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，所述次衍生灾害事理图谱是基于对已知案例的分析结果和专家知识构建的。

3.根据权利要求2所述的电子设备，其特征在于，所述控制器还被配置为在构建所述次衍生灾害事理图谱时，基于机器学习的方法对已知案例进行分析，提取三元组，所述三元组中包括原因、因果关系和基于所述原因导致的事故，其中所述次衍生灾害事理图谱中的实体包括所述原因和所述事故。

4.根据权利要1所述的电子设备，其特征在于，预先构建有知识图谱，所述知识图谱中的实体为不同地物以及不同地物的属性，其中不同地物的属性包括危险标签、位置信息；所述目标灾害和所述次衍生灾害中的指定灾害和危险标签具有关联关系；

所述确定基于所述诱发事件导致的所述目标灾害和次衍生灾害各自的发生概率之后，所述控制器还被配置为：

若所述指定灾害的发生概率满足预设的风险点挖掘条件时，从所述知识图谱中搜索满足预设条件的目标实体；所述预设条件为基于所述目标实体的位置信息确定所述目标实体与所述诱发事件的发生地之间的距离在指定距离范围内、且所述目标实体具有与所述指定灾害具有关联关系的危险标签；

若搜索到所述目标实体，则输出所述目标实体。

5.根据权利要求4所述的电子设备，其特征在于，所述控制器若搜索到所述目标实体时，所述控制器还被配置为：

获取与所述目标实体对应的用于应对灾害的预案；

输出所述预案。

6.根据权利要求1-4中任一所述的电子设备，其特征在于，所述控制器还被配置为：

根据以下方法训练所述贝叶斯网络模型；

针对每个已知案例分别执行以下操作得到所述已知案例的量化结果；

按照预设量化规则对所述已知案例中的诱发事件的严重程度进行量化处理，得到所述诱发事件的所述参数值；

基于所述已知案例的所述诱发事件的所述参数值，确定发生所述诱发事件导致所述目标灾害的条件概率；

对预测地的多个实际状况中的每个目标状况分别执行：

采用预测地的所述目标状况与所述已知案例发生地的案发状况之间的相似度对所述条件概率进行调整；其中，所述相似度与调整后的条件概率之间存在正相关关系；

基于调整后的所述目标灾害的条件概率，确定所述已知案例中次衍生灾害的发生概率；

在获取各个已知案例的所述量化结果后，采用各个已知案例的量化结果对所述贝叶斯网络模型进行训练；

所述控制器在执行所述采用预先训练的贝叶斯网络模型对所述诱发事件的参数值进行分析时，所述控制器被配置为：

采用与所述预测地的当前状况最接近的目标状况对应的预先训练的贝叶斯网络模型对所述诱发事件的参数值进行分析。