[发明专利]火灾风险评估方法、系统、终端设备及介质

权利要求书

1.一种火灾风险评估方法，其特征在于，所述火灾风险评估方法包括以下步骤：

构建火灾风险结构方程模型，对所述火灾风险结构方程模型进行训练得到模型输出参量，将所述模型输出参量通过知识图谱进行展示，并获取所述模型输出参量中的路径系数；

获取动态火灾发展影响参量，并基于所述动态火灾发展影响参量和所述路径系数，通过动态贝叶斯网络确定火灾演变趋势概率；

基于所述火灾演变趋势概率、预设的动态火灾评估指标体系和预设的专家知识得到动态火灾评估网络，以通过所述动态火灾评估网络对火灾进行风险量化评估。

2.如权利要求1所述的火灾风险评估方法，其特征在于，在所述将所述模型输出参量通过知识图谱进行展示的步骤之前，还包括：

根据预设的火灾风险特征变量、所述火灾风险特征变量对应的中间变量和预设火灾参数，构建所述知识图谱中的本体以及所述本体之间的关系；

所述将所述模型输出参量通过知识图谱进行展示的步骤，包括：

根据所述本体和所述本体之间的关系将所述模型输出参量通过所述知识图谱进行展示。

3.如权利要求1所述的火灾风险评估方法，其特征在于，所述确定动态火灾发展影响参量，并基于所述动态火灾发展影响参量和所述路径系数，通过动态贝叶斯网络得到火灾演变趋势概率的步骤，包括：

确定动态火灾发展影响参量，并根据所述路径系数确定所述动态火灾发展影响参量的条件概率；

基于所述动态火灾发展影响参量的火灾发展阶段主框架和所述条件概率，通过动态贝叶斯网络得到火灾演变趋势概率。

4.如权利要求2所述的火灾风险评估方法，其特征在于，所述构建火灾风险结构方程模型的步骤，包括：

基于所述火灾风险特征变量构建火灾风险结构方程模型。

5.如权利要求2所述的火灾风险评估方法，其特征在于，在所述构建火灾风险结构方程模型的步骤之后，并在所述对所述火灾风险结构方程模型进行训练得到模型输出参量的步骤之前，还包括：

将预设的多源异构数据导入所述火灾风险结构方程模型，以根据所述多源异构数据对所述火灾风险特征变量进行打分，其中，所述多源异构数据包括：数值、图片、视频、excel文件、pdf文件和word文件。

6.如权利要求1所述的火灾风险评估方法，其特征在于，在所述基于所述火灾演变趋势概率、预设的动态火灾评估指标体系和预设专家知识得到动态火灾评估网络的步骤之后，还包括：

通过预设测试数据对所述动态火灾评估网络进行评测，并将评测后的动态火灾评估网络通过知识图谱进行展示。

7.如权利要求1所述的火灾风险评估方法，其特征在于，所述对所述火灾风险结构方程模型进行训练得到模型输出参量的步骤，包括：

针对所述灾风险结构方程模型进行模型识别、模型估计和模型评价得到模型输出参量，以完成对所述火灾风险结构方程模型的训练。

8.一种火灾风险评估系统，其特征在于，所述火灾风险评估系统，包括：

获取模块，用于构建火灾风险结构方程模型，对所述火灾风险结构方程模型进行训练得到模型输出参量，将所述模型输出参量通过知识图谱进行展示，并获取所述模型输出参量中的路径系数；

确定模块，用于获取动态火灾发展影响参量，并基于所述动态火灾发展影响参量和所述路径系数，通过动态贝叶斯网络确定火灾演变趋势概率；

得到模块，用于基于所述火灾演变趋势概率、预设的动态火灾评估指标体系和预设专家知识得到动态火灾评估网络，以通过所述动态火灾评估网络对火灾进行风险量化评估。

9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储器、处理器和存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的火灾风险评估程序，所述火灾风险评估程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的火灾风险评估方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有火灾风险评估程序，所述火灾风险评估程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的火灾风险评估方法的步骤。