CN117910810B - 基于深度学习的施工环境风险分析方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及基于深度学习的施工环境风险分析方法及系统，通过综合运用多种要素关系网维度和深入挖掘施工环境传感监测数据，实现了对施工环境全面、精准的风险分析，为施工项目管理提供了重要的技术保障和决策支持。

Description

基于深度学习的施工环境风险分析方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，更具体地，涉及一种基于深度学习的施工环境风险分析方法及系统。

背景技术

在建筑施工领域，施工环境的安全性和稳定性对于项目的顺利进行至关重要。然而，由于施工环境中存在多种复杂因素，如气象条件、设备状态等，这些因素的变化往往会对施工过程产生直接或间接的影响，从而增加施工风险。因此，如何准确识别并评估这些风险因素，以及如何在众多备选施工任务中选择最符合当前环境条件的任务，成为了施工项目管理中亟待解决的问题。

传统的施工环境风险分析方法通常依赖于人工巡查和经验判断，但这种方法不仅效率低下，而且难以全面覆盖所有潜在的风险因素。近年来，随着传感技术和数据分析技术的不断发展，施工环境传感监测数据在施工风险管理中的应用逐渐受到关注。然而，如何有效地利用这些数据，提取出有用的风险信息，并据此制定合理的施工计划，仍然是当前面临的技术挑战。

发明内容

为改善相关技术中存在的技术问题，本发明提供了一种基于深度学习的施工环境风险分析方法及系统。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于深度学习的施工环境风险分析方法，应用于施工环境风险分析系统，所述方法包括：

根据预设的多种要素关系网维度，分别针对施工环境传感监测数据挖掘对应的气象要素关系网和设备状态要素关系网；

依据所述多种要素关系网维度，分别对相应的气象要素关系网和设备状态要素关系网进行环境要素集成操作，获得所述多种要素关系网维度各自对应的最少一个施工环境要素集成关系网；

获取所述施工环境传感监测数据的原始施工模拟描述向量，所述原始施工模拟描述向量，用于表征针对所述施工环境传感监测数据所预设的X个备选施工任务项目与各风险预判观点之间的原始牵涉特征；

采用获得的各施工环境要素集成关系网，对所述原始施工模拟描述向量进行知识向量碰撞，获得联动施工模拟碰撞向量；

依据所述联动施工模拟碰撞向量，在所述X个备选施工任务项目中，确定匹配相应风险预判观点的最少一个目标施工任务项目，以获得所述施工环境传感监测数据的施工环境风险分析报告。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述施工环境传感监测数据包括：针对同一施工区域采集的拟分析气象环境监测数据和拟分析设备状态监测数据；

则所述根据预设的多种要素关系网维度，分别针对施工环境传感监测数据挖掘对应的气象要素关系网和设备状态要素关系网，包括：

分别根据预设的多种要素关系网维度，对所述拟分析气象环境监测数据和所述拟分析设备状态监测数据实施以下步骤：

根据预设的一种要素关系网维度，分别对所述拟分析气象环境监测数据和所述拟分析设备状态监测数据进行数据特征的映射操作，获得相应的原始气象要素关系网和原始设备状态要素关系网；

对所述原始气象要素关系网和所述原始设备状态要素关系网，分别进行要素特征成员的碰撞操作，获得相应的气象要素关系网和设备状态要素关系网。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据预设的一种要素关系网维度，分别对所述拟分析气象环境监测数据和所述拟分析设备状态监测数据进行数据特征的映射操作，获得相应的原始气象要素关系网和原始设备状态要素关系网，包括：

根据预设的一种要素关系网维度，对所述拟分析气象环境监测数据和所述拟分析设备状态监测数据这两组拟分析监测数据，分别实施以下步骤：

基于一组拟分析监测数据的数据特征与所述一种要素关系网维度之间的维度区别，将所述一组拟分析监测数据拆解成若干个拟分析监测信息单元；

分别将多个拟分析监测信息单元各自包含的最少一个原始监测字段，投影至相应的知识向量坐标中，获得相应的原始知识向量关系网，所述原始知识向量关系网为原始气象要素关系网或原始设备状态要素关系网。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述对所述原始气象要素关系网和所述原始设备状态要素关系网，分别进行要素特征成员的碰撞操作，获得相应的气象要素关系网和设备状态要素关系网，包括：

对所述原始气象要素关系网和所述原始设备状态要素关系网这两组原始知识向量关系网，分别实施以下步骤：

根据预设的拆解规模参数，将一个原始知识向量关系网拆解成若干个局部信息单元；其中，每个局部信息单元包含所述一个原始知识向量关系网中的最少一个备选监测字段；

分别对多个局部信息单元各自包含的最少一个备选监测字段，进行第一类知识向量碰撞，并且，至少对所述多个局部信息单元之间进行第二类知识向量碰撞，获得相应的知识向量关系网，所述知识向量关系网为气象要素关系网或设备状态要素关系网。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述依据所述多种要素关系网维度，分别对相应的气象要素关系网和设备状态要素关系网进行环境要素集成操作，获得所述多种要素关系网维度各自对应的最少一个施工环境要素集成关系网，包括：针对每种要素关系网维度，分别实施以下步骤：

获取与所述要素关系网维度匹配的气象要素关系网和设备状态要素关系网；

在所述气象要素关系网中，分别依据所述设备状态要素关系网中的Y个设备状态监测字段，对每个气象环境监测字段进行环境要素集成操作，获得相应的第一施工环境要素集成关系网；

在所述设备状态要素关系网中，分别依据所述气象要素关系网中的Y个气象环境监测字段，对每个设备状态监测字段进行环境要素集成操作，获得相应的第二施工环境要素集成关系网；

将所述第一施工环境要素集成关系网和所述第二施工环境要素集成关系网，皆作为所述要素关系网维度对应的施工环境要素集成关系网。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述在所述气象要素关系网中，分别依据所述设备状态要素关系网中的Y个设备状态监测字段，对每个气象环境监测字段进行环境要素集成操作，获得相应的第一施工环境要素集成关系网，包括：

针对所述气象要素关系网中的每个气象环境监测字段，分别实施以下步骤：

依据所述气象环境监测字段，分别与所述设备状态要素关系网中的各个设备状态监测字段之间的牵涉特征，获得符合第一牵涉指标的Y个设备状态监测字段及其相应的第一集成系数；其中，每个第一集成系数表征：相应设备状态监测字段与所述气象环境监测字段之间的牵涉特征；

基于获得的Y个第一集成系数，对所述Y个设备状态监测字段和所述气象环境监测字段进行集成操作，获得所述气象环境监测字段对应的第一集成字段；

依据所述每个气象环境监测字段各自对应的第一集成字段，获得相应的第一施工环境要素集成关系网。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述依据所述气象环境监测字段，分别与所述设备状态要素关系网中的各个设备状态监测字段之间的牵涉特征，获得符合第一牵涉指标的Y个设备状态监测字段及其相应的第一集成系数，包括：

基于第一相关性识别变量，获得所述各个设备状态监测字段各自与所述气象环境监测字段之间的第一相关性特征；其中，所述第一相关性识别变量表征：所述气象环境监测字段与所述设备状态要素关系网中的各个设备状态监测字段之间的牵涉特征；

在获得的各第一相关性特征中，选取符合第一牵涉指标的Y个第一相关性特征，并获得相应的Y个设备状态监测字段；

基于第一系数识别指示值，分别确定每个设备状态监测字段对所述气象环境监测字段的贡献评分，获得所述Y个设备状态监测字段各自对应的第一集成系数；其中，所述第一系数识别指示值表征：所述气象环境监测字段与所述Y个设备状态监测字段之间的牵涉特征。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述在所述设备状态要素关系网中，分别依据所述气象要素关系网中的Y个气象环境监测字段，对每个设备状态监测字段进行环境要素集成操作，获得相应的第二施工环境要素集成关系网，包括：

针对所述设备状态要素关系网中的每个设备状态监测字段，分别实施以下步骤：

依据所述设备状态监测字段，分别与所述气象要素关系网中的各个气象环境监测字段之间的牵涉特征，获得符合第二牵涉指标的Y个气象环境监测字段及其相应的第二集成系数；其中，每个第二集成系数表征：相应气象环境监测字段与所述设备状态监测字段之间的牵涉特征；

基于获得的Y个第二集成系数，对所述Y个气象环境监测字段和所述设备状态监测字段进行集成操作，获得所述设备状态监测字段对应的第二集成字段；

依据所述每个设备状态监测字段各自对应的第二集成字段，获得相应的第二施工环境要素集成关系网。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述依据所述设备状态监测字段，分别与所述气象要素关系网中的各个气象环境监测字段之间的牵涉特征，获得符合第二牵涉指标的Y个气象环境监测字段及其相应的第二集成系数，包括：

基于第二相关性识别变量，获得所述各个气象环境监测字段各自与所述设备状态监测字段之间的第二相关性特征；其中，所述第二相关性识别变量表征：所述设备状态监测字段与所述气象要素关系网中的各个气象环境监测字段之间的牵涉特征；

在获得的各第二相关性特征中，选取符合第二牵涉指标的Y个第二相关性特征，并获得相应的Y个气象环境监测字段；

基于第二系数识别指示值，分别确定每个气象环境监测字段对所述设备状态监测字段的贡献评分，获得所述Y个气象环境监测字段各自对应的第二集成系数；其中，所述第二系数识别指示值表征：所述设备状态监测字段与所述Y个气象环境监测字段之间的牵涉特征。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述采用获得的各施工环境要素集成关系网，对所述原始施工模拟描述向量进行知识向量碰撞，获得联动施工模拟碰撞向量，包括：

采用获取的各施工环境要素集成关系网，依次对所述原始施工模拟描述向量执行循环的优化操作，获得相应的施工模拟优化描述向量；其中，在一次优化过程中，获取一个施工环境要素集成关系网与所述原始施工模拟描述向量之间的向量相关性，并依据所述向量相关性对所述原始施工模拟描述向量的贡献权重，优化所述原始施工模拟描述向量；

依据所述施工模拟优化描述向量表征的X个备选施工任务项目之间的施工任务项目相关性特征，更新所述施工模拟优化描述向量，获得联动施工模拟碰撞向量。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述获取一个施工环境要素集成关系网与所述原始施工模拟描述向量之间的向量相关性，并依据所述向量相关性对所述原始施工模拟描述向量的贡献权重，优化所述原始施工模拟描述向量，包括：

针对所述原始施工模拟描述向量中的每个原始向量元素，分别实施以下步骤：

依据所述原始向量元素，分别与一个施工环境要素集成关系网中的各个集成关系成员之间的牵涉特征，获得满足集成牵涉指标的Z个集成关系成员及其相应的相关性集成置信度；其中，每个相关性集成置信度表征：相应集成关系成员与所述原始向量元素之间的牵涉特征；

基于获得的Z个相关性集成置信度，对所述Z个集成关系成员和所述原始向量元素进行集成操作，获得所述原始向量元素对应的优化向量元素。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述依据所述施工模拟优化描述向量表征的X个备选施工任务项目之间的施工任务项目相关性特征，更新所述施工模拟优化描述向量，获得联动施工模拟碰撞向量，包括：

针对所述施工模拟优化描述向量表征的X个备选施工任务项目，基于每个备选施工任务项目与所述X个备选施工任务项目之间的施工任务项目牵涉特征，获得所述X个备选施工任务项目各自对应的施工任务项目影响因子；

采用获得的X个施工任务项目影响因子，对所述施工模拟优化描述向量进行基于权重的加和计算，获得联动施工模拟碰撞向量。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述依据所述联动施工模拟碰撞向量，在所述X个备选施工任务项目中，确定匹配相应风险预判观点的最少一个目标施工任务项目，包括：

获取所述各风险预判观点分别对应的预判特征；其中，每个预判特征表征：各过往施工任务项目与相应风险预判观点之间的适配性；

基于获取的各预判特征，对所述联动施工模拟碰撞向量进行风险预测，获得所述X个备选施工任务项目各自属于所述各风险预判观点的预测可能性；

针对所述X个备选施工任务项目，分别实施以下步骤：

当个所述备选施工任务项目关联的最大预测可能性满足设定预测可能性，确定所述备选施工任务项目为匹配所述最大预测可能性对应的风险预判观点的目标施工任务项目。

第二方面，本发明还提供了一种施工环境风险分析系统，包括：存储器，用于存储程序指令和数据；处理器，用于与存储器耦合，执行所述存储器中的指令，以实现如上述的方法。

第三方面，本发明还提供了一种计算机存储介质，包含指令，当所述指令在处理器上执行时，实现上述的方法。

为了解决上述问题，本发明提出了一种基于多维要素关系网和知识向量碰撞的施工环境风险分析方法。具体来说，本发明首先根据预设的多种要素关系网维度，分别针对施工环境传感监测数据进行挖掘，提取出与气象和设备状态相关的要素关系网。然后，通过对这些要素关系网进行环境要素集成操作，构建出多维度的施工环境要素集成关系网。这些关系网不仅包含了施工环境中的各种风险因素，还反映了它们之间的内在联系和相互作用。

接下来，本发明获取施工环境传感监测数据的原始施工模拟描述向量，该向量表征了备选施工任务项目与各风险预判观点之间的原始牵涉特征。通过将这些特征与施工环境要素集成关系网进行知识向量碰撞，本发明能够生成包含丰富风险信息的联动施工模拟碰撞向量。这个向量不仅反映了不同风险因素对施工任务的影响程度，还揭示了它们之间的潜在冲突和协同作用。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是本发明实施例提供的一种基于深度学习的施工环境风险分析方法的流程示意图。

图2是本发明实施例提供的一种施工环境风险分析系统300的结构框图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明中的技术方案进行描述。

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

需要说明的是，本发明的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

本发明实施例所提供的方法实施例可以在施工环境风险分析系统、计算机设备或者类似的运算装置中执行。以运行在施工环境风险分析系统上为例，施工环境风险分析系统可以包括一个或多个处理器（处理器可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置）和用于存储数据的存储器，可选地，上述施工环境风险分析系统还可以包括用于通信功能的传输装置。本领域普通技术人员可以理解，上述结构仅为示意，其并不对上述施工环境风险分析系统的结构造成限定。例如，施工环境风险分析系统还可包括比上述所示更多或者更少的组件，或者具有与上述所示不同的配置。

存储器可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的一种基于深度学习的施工环境风险分析方法对应的计算机程序，处理器通过运行存储在存储器内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至施工环境风险分析系统。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括施工环境风险分析系统的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置包括一个网络适配器（Network Interface Controller，简称为NIC），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置可以为射频（Radio Frequency，简称为RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

基于此，请参阅图1，图1是本发明实施例所提供的一种基于深度学习的施工环境风险分析方法的流程示意图，该方法应用于施工环境风险分析系统，进一步可以包括步骤110-步骤150。

步骤110、施工环境风险分析系统根据预设的多种要素关系网维度，分别针对施工环境传感监测数据挖掘对应的气象要素关系网和设备状态要素关系网。

步骤120、施工环境风险分析系统依据所述多种要素关系网维度，分别对相应的气象要素关系网和设备状态要素关系网进行环境要素集成操作，获得所述多种要素关系网维度各自对应的最少一个施工环境要素集成关系网。

步骤130、施工环境风险分析系统获取所述施工环境传感监测数据的原始施工模拟描述向量，所述原始施工模拟描述向量，用于表征针对所述施工环境传感监测数据所预设的X个备选施工任务项目与各风险预判观点之间的原始牵涉特征。

步骤140、施工环境风险分析系统采用获得的各施工环境要素集成关系网，对所述原始施工模拟描述向量进行知识向量碰撞，获得联动施工模拟碰撞向量。

步骤150、施工环境风险分析系统依据所述联动施工模拟碰撞向量，在所述X个备选施工任务项目中，确定匹配相应风险预判观点的最少一个目标施工任务项目，以获得所述施工环境传感监测数据的施工环境风险分析报告。

在一种应用场景下，施工环境风险分析系统首先根据预设的多种要素关系网维度，如气象条件、设备状态等，对来自该建筑工地的施工环境传感监测数据进行挖掘。系统分析历史数据，识别出与气象相关的要素（如温度、湿度、风速等）之间的关系网，并构建气象要素关系网；同时，系统也识别出与设备状态相关的要素（如设备运行时长、故障历史等）之间的关系网，并构建设备状态要素关系网。

接下来，系统依据这些要素关系网维度，对气象要素关系网和设备状态要素关系网进行环境要素集成操作。通过集成操作，系统获得了多个施工环境要素集成关系网，这些集成关系网综合考虑了气象和设备状态等多种因素对施工环境的影响。

系统随后获取该建筑工地的施工环境传感监测数据的原始施工模拟描述向量。这个向量是根据预设的X个备选施工任务项目（如混凝土浇筑、钢结构安装等）与各风险预判观点（如安全风险、进度风险等）之间的原始牵涉特征来构建的。它表征了在不同施工任务下可能面临的风险情况。

采用获得的各施工环境要素集成关系网，系统对原始施工模拟描述向量进行知识向量碰撞。这个过程实际上是通过将原始向量与集成关系网中的知识进行比对和碰撞，来识别出在不同环境要素组合下各施工任务可能面临的风险变化。碰撞的结果是一个联动施工模拟碰撞向量，它反映了在考虑多种环境要素影响后各施工任务的风险情况。

最后，系统依据联动施工模拟碰撞向量，在X个备选施工任务项目中确定匹配相应风险预判观点的最少一个目标施工任务项目。这些目标施工任务项目是在当前环境条件下风险较高或需要特别关注的施工任务。系统根据这些分析结果生成施工环境风险分析报告，提供给工地管理人员作为决策支持。

在另一种应用场景下，施工环境风险分析系统正在不间断地监测和分析各种环境数据。这个系统集成了先进的深度学习算法，能够实时处理从遍布工地的传感器网络中收集到的信息。

系统首先关注的是气象数据。通过分析温度、湿度、风速和风向等气象要素的实时变化，系统能够构建一个复杂的气象要素关系网。这个网络揭示了不同气象条件之间的相互影响，以及它们如何共同作用于施工环境。

同时，系统也在密切关注着工地上的各种施工设备。通过监测设备的运行状态、工作时长以及维护记录等数据，系统能够构建一个设备状态要素关系网。这个网络反映了设备性能的变化趋势，以及潜在的故障风险。

接下来，系统将这两个要素关系网进行集成操作。通过综合考虑气象和设备状态等多种因素，系统能够生成一个更为全面的施工环境要素集成关系网。这个集成关系网不仅揭示了各要素之间的内在联系，还为后续的风险分析提供了坚实的基础。

然后，系统开始处理原始施工模拟描述向量。这个向量是根据工地上的备选施工任务项目和风险预判观点预先设定的。它描述了在不同施工任务下可能面临的各种风险情况，包括安全风险、进度风险等。

系统将这个原始向量与之前生成的施工环境要素集成关系网进行知识向量碰撞。在这个过程中，系统会比较和分析原始向量中的风险预判观点与集成关系网中的实际环境要素数据。通过碰撞操作，系统能够识别出在不同环境要素组合下各施工任务可能面临的风险变化，并生成一个联动施工模拟碰撞向量。

最后，系统根据这个联动施工模拟碰撞向量来确定需要特别关注的施工任务项目。这些项目是在当前环境条件下风险较高或可能受到不利影响的施工任务。系统将这些信息整理成一份施工环境风险分析报告，并实时呈现给工地管理人员。

通过这份报告，管理人员能够清晰地了解当前施工环境中存在的风险点和潜在问题。他们可以根据报告中的建议采取相应的措施来降低风险、优化施工方案或调整工作计划，从而确保工地的安全、高效和顺利进行。

在步骤110中，要素关系网维度指的是在构建关系网（或特征图）时所考虑的不同方面或角度。这些维度可以是气象、设备状态、人员活动、地质条件等，它们共同构成了对施工环境全面而深入的理解。在建筑工地的安全分析中，要素关系网维度可能包括温度、湿度（气象维度），设备的工作状态、维护记录（设备状态维度），以及工人的活动模式、安全培训记录（人员活动维度）等。

施工环境传感监测数据是指通过部署在施工现场的传感器网络所收集到的实时数据。这些数据反映了施工环境的各种参数和条件，如温度、湿度、风速、设备运行状态等。比如，一个建筑工地可能安装了温度传感器来监测混凝土浇筑过程中的温度变化，同时还可能有湿度传感器、风速传感器以及用于监测塔吊和起重机运行状态的传感器。所有这些传感器收集到的数据都属于施工环境传感监测数据。

气象要素关系网是一个由不同气象要素（如温度、湿度、风速、风向等）及其相互关系构成的网络或特征图。这个网络揭示了气象条件对施工环境可能产生的影响。比如，在一个建筑项目中，气象要素关系网可能显示出温度和湿度之间的相关性，以及它们如何共同影响混凝土的凝固过程。此外，风速和风向的关系网可能揭示出哪些区域在强风条件下存在安全隐患。

设备状态要素关系网是一个由施工设备的各种状态参数（如运行时长、负载、维护历史等）及其相互关系构成的网络或特征图。这个网络用于评估设备的性能、预测潜在的故障，并优化设备的维护和使用。比如，在一个建筑工地上，设备状态要素关系网可能包括起重机的运行时长与维护记录之间的关系，以及混凝土搅拌车的负载与使用寿命之间的关系。通过分析这些关系，管理人员可以预测哪些设备可能即将出现故障，从而及时进行维修或更换。

在步骤120中，环境要素集成操作是指将不同来源、不同类型的环境要素数据（如气象数据、设备状态数据、地质条件数据等）进行融合和处理，以形成一个统一、综合的数据集或模型。这个过程通常涉及数据清洗、数据对齐、特征提取、模型融合等步骤，旨在提取出对特定应用或分析任务有用的信息。比如，在建筑工地的风险分析中，环境要素集成操作可能包括将气象传感器收集到的温度、湿度数据与施工设备（如塔吊、混凝土搅拌车）的运行状态数据进行融合。通过这种集成操作，可以构建一个更为全面的施工环境模型，用于评估不同气象条件下设备性能的变化以及潜在的安全风险。

施工环境要素集成关系网是一个由多个环境要素及其相互关系构成的综合网络或模型。这个网络融合了不同类型的数据（如气象、设备状态、人员活动等），并通过挖掘这些数据之间的内在联系和模式，提供了一个全面、深入的理解施工环境的框架。比如，在一个大型建筑项目中，施工环境要素集成关系网可能融合了温度、湿度、风速等气象数据，塔吊、搅拌车等施工设备的运行状态数据，以及工人的活动模式和安全培训记录等人员活动数据。通过分析这个集成关系网，项目管理人员可以识别出在不同气象条件下哪些设备可能出现故障，哪些区域可能存在安全隐患，从而采取相应的预防措施来确保工地的安全和高效运行。

在步骤130中，原始施工模拟描述向量是指用于描述施工环境中潜在风险情况的数值或符号表示。它通常是一个多维度的向量，其中每个维度代表一个特定的风险因素或特征，如气象条件、设备状态、施工任务类型等。这个向量是基于预设的备选施工任务项目和风险预判观点来构建的，用于在模拟环境中对施工风险进行量化和分析。比如，在一个建筑项目中，原始施工模拟描述向量可能包括温度、湿度、风速等气象维度的数值，以及设备故障率、工人技能水平等其他维度的信息。这些数值被组合成一个向量，用于表示在不同气象条件和施工任务下可能的风险情况。

备选施工任务项目是指在施工计划中列出的可供选择的施工任务或活动。这些项目通常根据工程的进度、资源可用性和风险情况来确定。备选施工任务项目的选择会直接影响施工过程中的安全、质量和效率。比如，在一个建筑工地上，备选施工任务项目可能包括混凝土浇筑、钢结构安装、管道铺设等不同的施工活动。项目管理人员需要根据当前的环境条件和资源状况来选择最合适的施工任务，以确保工地的顺利进行。

风险预判观点是指在进行施工风险分析时所采用的一种或多种假设、判断或预测。这些观点基于历史数据、专家经验、相关法规和标准等信息，用于评估施工环境中潜在的风险因素及其可能的影响。比如，在建筑项目的风险分析中，风险预判观点可能包括“在高温条件下，混凝土浇筑的质量可能受到影响”或“老旧设备在运行过程中可能发生故障的概率较高”。这些观点为项目管理人员提供了决策依据，帮助他们制定相应的风险应对措施。

原始牵涉特征是指与特定施工任务或风险预判观点直接相关的原始数据或信息。这些特征可能是定量的（如温度、湿度等数值），也可能是定性的（如设备类型、工人技能水平等描述性信息）。它们构成了风险分析的基础，用于识别和量化施工环境中的潜在风险。比如，在进行建筑项目的风险分析时，原始牵涉特征可能包括施工现场的具体温度读数、设备的维护记录、工人的安全培训情况等。这些信息被收集并整合到风险分析模型中，以支持对项目风险的全面评估。

在步骤140中，知识向量碰撞是一个隐喻性的表达，实际上指的是在数据处理或决策支持系统中，将不同的知识向量（即包含特定领域知识或信息的多维数据向量）进行比对、交叉验证或融合的过程。这个过程旨在发现不同知识源之间的关联、矛盾或新的信息，从而生成更丰富、更准确的见解或决策支持。比如，在建筑项目管理中，知识向量碰撞可能发生在将气象数据与施工设备状态数据进行比对时。比如，一个知识向量可能包含关于未来几天将有大风的信息，而另一个知识向量则包含关于塔吊的当前状态和维护历史的信息。通过碰撞这两个向量，系统可以识别出大风可能对塔吊操作构成的安全风险，并据此生成预警或调整施工计划。

联动施工模拟碰撞向量是指在一个复杂的施工模拟环境中，将多个相关或相互影响的施工任务、环境因素、资源条件等的数据向量进行联合分析，以模拟实际施工过程中可能发生的相互作用和潜在冲突。这个向量的生成通常涉及多个数据源的整合、模型的建立和模拟算法的应用。比如，在一个大型建筑项目中，管理人员可能希望模拟不同施工任务（如基础挖掘、结构施工、装修工程等）在同时进行时的相互影响。为此，他们可以构建一个联动施工模拟碰撞向量，其中包含了每个施工任务的时间表、所需资源、潜在风险等信息。通过模拟这些向量的相互作用，管理人员可以预测潜在的工期延误、资源冲突或安全风险，并据此优化施工计划。

在步骤150中，目标施工任务项目指的是在特定时间、特定条件下需要重点关注或执行的施工任务或活动。这些项目通常是根据施工计划、进度要求、资源状况以及风险分析结果来确定的，具有明确的目标和预期成果。比如，在一个建筑项目中，目标施工任务项目可能是在雨季来临前完成基础工程的混凝土浇筑，以避免雨水对地基造成不良影响。这个项目被确定为目标施工任务，因为它对整个项目的进度和质量具有关键性影响。

施工环境风险分析报告是一份详细阐述施工环境中潜在风险及其影响、可能性和建议应对措施的文档。这份报告通常基于对施工环境中各种因素（如气象条件、设备状态、人员活动等）的监测、分析和模拟，旨在帮助项目管理人员识别、评估和管理施工过程中的风险。比如，一份建筑项目的施工环境风险分析报告可能包括以下内容：当前和未来几天的气象条件对施工进度和安全的影响；关键施工设备的状态和维护需求；特定施工任务中可能存在的安全隐患和建议的安全措施；以及针对潜在风险的应急预案和联系方式等。这份报告为项目管理人员提供了全面的风险信息，帮助他们做出更加明智的决策，确保项目的顺利进行。

本发明的有益效果在于，通过综合运用多种要素关系网维度，深入挖掘施工环境传感监测数据中的气象要素关系网和设备状态要素关系网，实现了对施工环境全面而精准的风险分析。具体而言，本发明通过环境要素集成操作，将不同类型的数据有效融合，构建了多维度的施工环境要素集成关系网，为风险分析提供了坚实的数据基础。

进一步地，本发明通过获取原始施工模拟描述向量，准确表征了备选施工任务项目与各风险预判观点之间的原始牵涉特征，为后续的知识向量碰撞提供了准确的输入。通过知识向量碰撞，本发明能够有效识别不同数据源之间的关联和潜在冲突，生成了包含丰富风险信息的联动施工模拟碰撞向量。

最终，本发明依据联动施工模拟碰撞向量，在备选施工任务项目中精准地确定了匹配相应风险预判观点的目标施工任务项目，为施工环境风险分析提供了有力的决策支持。通过这种方式，本发明能够帮助项目管理人员及时识别潜在风险，制定针对性的风险应对措施，从而显著提高施工项目的安全性和效率。

综上所述，本发明通过综合运用多种要素关系网维度和深入挖掘施工环境传感监测数据，实现了对施工环境全面、精准的风险分析，为施工项目管理提供了重要的技术保障和决策支持。

在一些示例中，所述施工环境传感监测数据包括：针对同一施工区域采集的拟分析气象环境监测数据和拟分析设备状态监测数据。则所述根据预设的多种要素关系网维度，分别针对施工环境传感监测数据挖掘对应的气象要素关系网和设备状态要素关系网，也即步骤110，包括：分别根据预设的多种要素关系网维度，对所述拟分析气象环境监测数据和所述拟分析设备状态监测数据实施以下步骤：根据预设的一种要素关系网维度，分别对所述拟分析气象环境监测数据和所述拟分析设备状态监测数据进行数据特征的映射操作，获得相应的原始气象要素关系网和原始设备状态要素关系网；对所述原始气象要素关系网和所述原始设备状态要素关系网，分别进行要素特征成员的碰撞操作，获得相应的气象要素关系网和设备状态要素关系网。

在一些具体的实施示例中，施工环境传感监测数据涵盖了针对同一施工区域所采集的两大类数据：拟分析气象环境监测数据和拟分析设备状态监测数据。这些数据是实施风险分析的基础，通过对它们进行深度挖掘和处理，可以揭示出施工环境中潜在的风险因素。

步骤110，即根据预设的多种要素关系网维度，分别针对施工环境传感监测数据挖掘对应的气象要素关系网和设备状态要素关系网，是整个风险分析过程的关键步骤之一。这一步骤的实施主体是系统，它会自动地、准确地执行预设的数据处理流程。

具体来说，系统会首先根据预设的多种要素关系网维度，对拟分析气象环境监测数据和拟分析设备状态监测数据实施一系列的数据处理操作。这些操作包括数据特征的映射和要素特征成员的碰撞等。

数据特征的映射是将原始数据中的特征值映射到预设的要素关系网维度上，形成原始气象要素关系网和原始设备状态要素关系网。这个过程类似于将数据“翻译”成系统能够理解的语言。通过映射操作，系统可以识别出数据中的关键信息，为后续的风险分析提供基础。

要素特征成员的碰撞则是对原始气象要素关系网和原始设备状态要素关系网中的特征成员进行比对和匹配的过程。这个过程可以揭示出不同数据特征之间的关联和潜在冲突。通过碰撞操作，系统可以生成更加准确、全面的气象要素关系网和设备状态要素关系网。

举例来说，假设施工环境中有一台关键的施工设备--塔吊。系统会根据预设的要素关系网维度，对塔吊的状态监测数据进行映射和碰撞操作。映射操作可以识别出塔吊的工作状态、负载情况、运行时间等关键信息；而碰撞操作则可以揭示出这些信息与气象条件（如风速、温度等）之间的关联。如果系统发现当风速超过一定限值时，塔吊的负载能力会显著下降，那么这个信息就会被记录在气象要素关系网和设备状态要素关系网中，为后续的风险分析提供依据。

综上所述，通过对施工环境传感监测数据进行深度挖掘和处理，系统可以生成包含丰富风险信息的气象要素关系网和设备状态要素关系网。这些关系网为后续的风险分析和施工计划制定提供了重要的数据支持。

在又一些可能的实施例中，所述根据预设的一种要素关系网维度，分别对所述拟分析气象环境监测数据和所述拟分析设备状态监测数据进行数据特征的映射操作，获得相应的原始气象要素关系网和原始设备状态要素关系网，包括：根据预设的一种要素关系网维度，对所述拟分析气象环境监测数据和所述拟分析设备状态监测数据这两组拟分析监测数据，分别实施以下步骤：基于一组拟分析监测数据的数据特征与所述一种要素关系网维度之间的维度区别，将所述一组拟分析监测数据拆解成若干个拟分析监测信息单元；分别将所述多个拟分析监测信息单元各自包含的最少一个原始监测字段，投影至相应的知识向量坐标中，获得相应的原始知识向量关系网，所述原始知识向量关系网为原始气象要素关系网或原始设备状态要素关系网。

在又一些可能的实施例中，系统执行根据预设的一种要素关系网维度，对拟分析气象环境监测数据和拟分析设备状态监测数据进行数据特征的映射操作，以获得相应的原始气象要素关系网和原始设备状态要素关系网。以下是详细的举例解释说明。

首先，系统会基于预设的一种要素关系网维度，对两组拟分析监测数据（即气象和设备状态数据）进行处理。这种维度可以是时间、空间、物理量等，具体取决于分析的需求和数据的特性。

接下来，系统会识别出每组拟分析监测数据与所选要素关系网维度之间的维度区别。例如，如果要素关系网维度是时间，那么系统可能会识别出气象数据中的温度、湿度等是随时间变化的，而设备状态数据中的设备运行状态、负载等也是随时间变化的。这种维度区别有助于系统确定如何拆解数据。

然后，系统会根据这些维度区别，将每组拟分析监测数据拆解成若干个拟分析监测信息单元。这些信息单元是数据的更小组成部分，它们各自包含了一组相关的原始监测字段。例如，一个气象信息的拟分析监测信息单元可能包含了特定时间点的温度、湿度和风速等字段。

接着，系统会将这些拟分析监测信息单元各自包含的最少一个原始监测字段，投影至相应的知识向量坐标中。这个过程可以理解为将数据的特征值映射到一个多维空间中，其中每个维度代表一个特定的知识向量坐标。通过这种映射，系统可以生成一个表示数据特征关系的图形化结构，即原始知识向量关系网。

最后，系统会根据投影的结果，构建出相应的原始气象要素关系网和原始设备状态要素关系网。这些关系网以图形化的方式展示了数据特征之间的关系，为后续的风险分析和施工计划制定提供了直观、全面的视图。

需要注意的是，这里的“知识向量坐标”是一个抽象的概念，它代表了数据特征在多维空间中的位置和方向。通过将这些特征投影到知识向量坐标中，系统可以更加准确地揭示出数据之间的内在联系和潜在风险。

综上所述，系统通过一系列的数据处理操作，可以将原始的监测数据转化为包含丰富风险信息的要素关系网。这些关系网不仅有助于项目管理人员全面、准确地了解施工环境的风险状况，还为他们制定针对性的风险应对措施和施工计划提供了有力的支持。

在一种可替换的实施例中，所述对所述原始气象要素关系网和所述原始设备状态要素关系网，分别进行要素特征成员的碰撞操作，获得相应的气象要素关系网和设备状态要素关系网，包括：对所述原始气象要素关系网和所述原始设备状态要素关系网这两组原始知识向量关系网，分别实施以下步骤：根据预设的拆解规模参数，将一个原始知识向量关系网拆解成若干个局部信息单元；其中，每个局部信息单元包含所述一个原始知识向量关系网中的最少一个备选监测字段；分别对所述多个局部信息单元各自包含的最少一个备选监测字段，进行第一类知识向量碰撞，并且，至少对所述多个局部信息单元之间进行第二类知识向量碰撞，获得相应的知识向量关系网，所述知识向量关系网为气象要素关系网或设备状态要素关系网。

在一种可替换的实施例中，系统对原始气象要素关系网和原始设备状态要素关系网进行要素特征成员的碰撞操作，以获得相应的气象要素关系网和设备状态要素关系网。以下是详细的举例解释说明。

首先，系统会预设一个拆解规模参数，这个参数决定了如何将一个原始知识向量关系网拆解成若干个局部信息单元。拆解规模参数可以根据实际需要进行设置，例如，可以根据数据的复杂性、分析的精度要求等因素来确定。

接着，系统会根据预设的拆解规模参数，将原始气象要素关系网和原始设备状态要素关系网这两个原始知识向量关系网分别拆解成若干个局部信息单元。每个局部信息单元都包含了原始知识向量关系网中的最少一个备选监测字段。这些备选监测字段是数据的关键特征，它们对于后续的风险分析具有重要的参考价值。

然后，系统会对这些局部信息单元进行两类知识向量碰撞操作。第一类知识向量碰撞是在每个局部信息单元内部进行的，系统会对局部信息单元包含的备选监测字段进行碰撞，以揭示出这些字段之间的内在联系和潜在冲突。这种碰撞操作有助于系统更加深入地理解数据的特征和行为。

第二类知识向量碰撞则是在多个局部信息单元之间进行的，系统会将这些局部信息单元视为一个整体，对它们进行碰撞操作，以揭示出不同局部信息单元之间的关联和相互影响。这种碰撞操作有助于系统全面地把握数据的全局特征和风险状况。

最后，通过这两类知识向量碰撞操作，系统可以获得相应的知识向量关系网，即气象要素关系网或设备状态要素关系网。这些关系网以图形化的方式展示了数据特征之间的关系和风险信息，为后续的风险分析和施工计划制定提供了有力的支持。

需要注意的是，这里的“知识向量碰撞”是一个抽象的概念，它代表了系统对数据特征之间关系的深度挖掘和处理。通过这种碰撞操作，系统可以更加准确地揭示出数据之间的内在联系和潜在风险，为项目管理人员提供全面、准确的风险信息。

在一些示例性设计思路下，所述依据所述多种要素关系网维度，分别对相应的气象要素关系网和设备状态要素关系网进行环境要素集成操作，获得所述多种要素关系网维度各自对应的最少一个施工环境要素集成关系网，包括：针对每种要素关系网维度，分别实施以下步骤：获取与所述要素关系网维度匹配的气象要素关系网和设备状态要素关系网；在所述气象要素关系网中，分别依据所述设备状态要素关系网中的Y个设备状态监测字段，对每个气象环境监测字段进行环境要素集成操作，获得相应的第一施工环境要素集成关系网；在所述设备状态要素关系网中，分别依据所述气象要素关系网中的Y个气象环境监测字段，对每个设备状态监测字段进行环境要素集成操作，获得相应的第二施工环境要素集成关系网；将所述第一施工环境要素集成关系网和所述第二施工环境要素集成关系网，皆作为所述要素关系网维度对应的施工环境要素集成关系网。

在一些示例性设计思路下，系统执行依据多种要素关系网维度，对相应的气象要素关系网和设备状态要素关系网进行环境要素集成操作的技术方案。以下是详细的举例解释说明。

首先，系统会针对每种预设的要素关系网维度，分别进行处理。这意味着，如果有多种不同的要素关系网维度（如时间、空间、物理量等），系统会逐一处理它们，确保每种维度都得到充分的分析和考虑。

对于每种要素关系网维度，系统会首先获取与该维度匹配的气象要素关系网和设备状态要素关系网。这些关系网是系统之前通过数据特征的映射和碰撞操作得到的，它们分别代表了气象条件和设备状态在不同维度上的关系。

接下来，系统会在气象要素关系网中，依据设备状态要素关系网中的Y个设备状态监测字段，对每个气象环境监测字段进行环境要素集成操作。这个操作可以理解为将气象数据与设备状态数据相结合，以揭示它们之间的相互影响和关联。通过这种方式，系统可以生成一个表示气象和设备状态相互关系的第一施工环境要素集成关系网。

同样地，系统也会在设备状态要素关系网中，依据气象要素关系网中的Y个气象环境监测字段，对每个设备状态监测字段进行环境要素集成操作。这个操作与上面的操作类似，但方向相反，它是将设备状态数据与气象数据相结合，以揭示它们之间的相互影响和关联。通过这种方式，系统可以生成一个表示设备状态和气象相互关系的第二施工环境要素集成关系网。

最后，系统会将第一施工环境要素集成关系网和第二施工环境要素集成关系网都作为该要素关系网维度对应的施工环境要素集成关系网。这意味着，对于每种要素关系网维度，系统都会生成两个集成关系网，它们分别从不同的角度展示了气象和设备状态之间的复杂关系。

需要注意的是，这里的“环境要素集成操作”是一个抽象的概念，它代表了系统将不同来源、不同类型的数据进行融合和处理的过程。通过这种集成操作，系统可以更加全面地揭示出数据之间的内在联系和潜在风险，为后续的风险分析和施工计划制定提供有力的支持。同时，“Y个设备状态监测字段”和“Y个气象环境监测字段”是指在进行环境要素集成操作时，系统所选择的具体字段数量，这些字段是数据的关键特征，对于集成关系的构建具有重要的参考价值。在实际应用中，Y的具体值可以根据分析的需求和数据的特性进行灵活设置和调整。

进一步地，所述在所述气象要素关系网中，分别依据所述设备状态要素关系网中的Y个设备状态监测字段，对每个气象环境监测字段进行环境要素集成操作，获得相应的第一施工环境要素集成关系网，包括：针对所述气象要素关系网中的每个气象环境监测字段，分别实施以下步骤：依据所述气象环境监测字段，分别与所述设备状态要素关系网中的各个设备状态监测字段之间的牵涉特征，获得符合第一牵涉指标的Y个设备状态监测字段及其相应的第一集成系数；其中，每个第一集成系数表征：相应设备状态监测字段与所述气象环境监测字段之间的牵涉特征；基于获得的Y个第一集成系数，对所述Y个设备状态监测字段和所述气象环境监测字段进行集成操作，获得所述气象环境监测字段对应的第一集成字段；依据所述每个气象环境监测字段各自对应的第一集成字段，获得相应的第一施工环境要素集成关系网。

进一步地，系统执行在气象要素关系网中，依据设备状态要素关系网中的Y个设备状态监测字段，对每个气象环境监测字段进行环境要素集成操作的技术方案，以获得相应的第一施工环境要素集成关系网。以下是详细的举例解释说明。

首先，系统会针对气象要素关系网中的每个气象环境监测字段，逐一进行处理。这意味着，系统会遍历气象要素关系网中的所有字段，确保每个字段都得到充分的分析和考虑。

对于每个气象环境监测字段，系统会依据该字段与设备状态要素关系网中的各个设备状态监测字段之间的牵涉特征，进行筛选操作。这里的“牵涉特征”可以理解为不同字段之间存在的关联性或影响程度。系统会根据预设的第一牵涉指标，从设备状态要素关系网中选择出与该气象环境监测字段关联程度最高的Y个设备状态监测字段，并计算出它们与气象环境监测字段之间的第一集成系数。每个第一集成系数都表征了相应设备状态监测字段与气象环境监测字段之间的牵涉特征，即它们之间的关联程度或影响程度。

接下来，系统会基于获得的Y个第一集成系数，对这Y个设备状态监测字段和当前的气象环境监测字段进行集成操作。这个集成操作可以理解为将不同字段的数据进行融合处理，以生成一个新的集成字段。这个新的集成字段综合了原始字段的信息，能够更全面地反映气象条件和设备状态之间的相互关系。

通过上述步骤，系统可以为气象要素关系网中的每个气象环境监测字段都生成一个对应的第一集成字段。这些第一集成字段不仅包含了原始气象数据的信息，还融入了与设备状态相关的关键信息，使得系统能够更深入地理解气象条件和设备状态之间的复杂关系。

最后，系统会依据每个气象环境监测字段各自对应的第一集成字段，构建出相应的第一施工环境要素集成关系网。这个集成关系网以图形化的方式展示了气象条件和设备状态之间的集成关系，为后续的风险分析和施工计划制定提供了有力的支持。

需要注意的是，这里的“第一牵涉指标”是用于筛选设备状态监测字段的阈值或标准，它可以根据实际需要进行灵活设置和调整。同时，“第一集成系数”是用于表征字段之间关联程度的量化指标，它的计算方式可以根据具体的数据特性和分析需求进行定义和实现。在实际应用中，这些参数和指标的设置都需要充分考虑到数据的特性和分析的需求，以确保分析结果的准确性和有效性。

在一种优选的实施例中，所述依据所述气象环境监测字段，分别与所述设备状态要素关系网中的各个设备状态监测字段之间的牵涉特征，获得符合第一牵涉指标的Y个设备状态监测字段及其相应的第一集成系数，包括：基于第一相关性识别变量，获得所述各个设备状态监测字段各自与所述气象环境监测字段之间的第一相关性特征；其中，所述第一相关性识别变量表征：所述气象环境监测字段与所述设备状态要素关系网中的各个设备状态监测字段之间的牵涉特征；在获得的各第一相关性特征中，选取符合第一牵涉指标的Y个第一相关性特征，并获得相应的Y个设备状态监测字段；基于第一系数识别指示值，分别确定每个设备状态监测字段对所述气象环境监测字段的贡献评分，获得所述Y个设备状态监测字段各自对应的第一集成系数；其中，所述第一系数识别指示值表征：所述气象环境监测字段与所述Y个设备状态监测字段之间的牵涉特征。

在一种优选的实施例中，系统依据气象环境监测字段与设备状态要素关系网中的各个设备状态监测字段之间的牵涉特征，执行一系列操作来获得符合第一牵涉指标的Y个设备状态监测字段及其相应的第一集成系数。以下是详细的举例解释说明。

首先，系统利用第一相关性识别变量来分析气象环境监测字段与各个设备状态监测字段之间的关系。第一相关性识别变量是用于表征气象环境监测字段与设备状态要素关系网中各个设备状态监测字段之间牵涉特征的指标或参数。通过计算，系统可以获得各个设备状态监测字段与气象环境监测字段之间的第一相关性特征。这些第一相关性特征反映了设备状态与气象环境之间在不同维度上的关联程度。

接下来，系统根据预设的第一牵涉指标，从计算得到的第一相关性特征中筛选出符合条件的Y个特征。第一牵涉指标是一个阈值或标准，用于确定哪些设备状态监测字段与气象环境监测字段之间的关联性强到足以被纳入后续的分析和处理中。通过这一步筛选，系统可以获得与气象环境监测字段关联最紧密的Y个设备状态监测字段。

然后，系统使用第一系数识别指示值来确定每个筛选出的设备状态监测字段对气象环境监测字段的贡献评分。第一系数识别指示值是一个用于量化设备状态监测字段与气象环境监测字段之间牵涉特征的参数或指标。通过计算，系统可以为每个设备状态监测字段分配一个相应的第一集成系数。这个第一集成系数反映了该字段在集成操作中对气象环境监测字段的重要性或影响力。

最终，系统根据计算得到的第一集成系数，将这Y个设备状态监测字段与气象环境监测字段进行集成操作，以生成相应的第一集成字段。这些第一集成字段综合了原始数据的信息，能够更全面地反映气象条件和设备状态之间的相互关系，为后续的风险分析和施工计划制定提供了有力的支持。

需要注意的是，第一相关性识别变量、第一牵涉指标和第一系数识别指示值都是根据具体的应用场景和数据特性进行设置的参数或指标。在实际应用中，这些参数或指标的设置需要充分考虑到数据的特性和分析的需求，以确保分析结果的准确性和有效性。同时，Y的具体值也可以根据分析的需求和数据的特性进行灵活设置和调整。

在一些示例性实施例中，所述在所述设备状态要素关系网中，分别依据所述气象要素关系网中的Y个气象环境监测字段，对每个设备状态监测字段进行环境要素集成操作，获得相应的第二施工环境要素集成关系网，包括：针对所述设备状态要素关系网中的每个设备状态监测字段，分别实施以下步骤：依据所述设备状态监测字段，分别与所述气象要素关系网中的各个气象环境监测字段之间的牵涉特征，获得符合第二牵涉指标的Y个气象环境监测字段及其相应的第二集成系数；其中，每个第二集成系数表征：相应气象环境监测字段与所述设备状态监测字段之间的牵涉特征；基于获得的Y个第二集成系数，对所述Y个气象环境监测字段和所述设备状态监测字段进行集成操作，获得所述设备状态监测字段对应的第二集成字段；依据所述每个设备状态监测字段各自对应的第二集成字段，获得相应的第二施工环境要素集成关系网。

在一些示例性实施例中，系统执行在设备状态要素关系网中，依据气象要素关系网中的Y个气象环境监测字段，对每个设备状态监测字段进行环境要素集成操作的技术方案，以获得相应的第二施工环境要素集成关系网。以下是详细的举例解释说明。

首先，系统会针对设备状态要素关系网中的每个设备状态监测字段，逐一进行处理。这意味着，系统会遍历设备状态要素关系网中的所有字段，确保每个字段都得到充分的分析和考虑。

对于每个设备状态监测字段，系统会依据该字段与气象要素关系网中的各个气象环境监测字段之间的牵涉特征，进行筛选操作。这里的“牵涉特征”可以理解为不同字段之间存在的关联性或影响程度。系统会根据预设的第二牵涉指标，从气象要素关系网中选择出与该设备状态监测字段关联程度最高的Y个气象环境监测字段，并计算出它们与设备状态监测字段之间的第二集成系数。每个第二集成系数都表征了相应气象环境监测字段与设备状态监测字段之间的牵涉特征，即它们之间的关联程度或影响程度。

接下来，系统会基于获得的Y个第二集成系数，对这Y个气象环境监测字段和当前的设备状态监测字段进行集成操作。这个集成操作可以理解为将不同字段的数据进行融合处理，以生成一个新的集成字段。这个新的集成字段综合了原始字段的信息，能够更全面地反映设备状态和气象条件之间的相互关系。

通过上述步骤，系统可以为设备状态要素关系网中的每个设备状态监测字段都生成一个对应的第二集成字段。这些第二集成字段不仅包含了原始设备状态数据的信息，还融入了与气象条件相关的关键信息，使得系统能够更深入地理解设备状态和气象条件之间的复杂关系。

最后，系统会依据每个设备状态监测字段各自对应的第二集成字段，构建出相应的第二施工环境要素集成关系网。这个集成关系网以图形化的方式展示了设备状态和气象条件之间的集成关系，为后续的风险分析和施工计划制定提供了有力的支持。

需要注意的是，这里的“第二牵涉指标”是用于筛选气象环境监测字段的阈值或标准，它可以根据实际需要进行灵活设置和调整。同时，“第二集成系数”是用于表征字段之间关联程度的量化指标，它的计算方式可以根据具体的数据特性和分析需求进行定义和实现。在实际应用中，这些参数和指标的设置都需要充分考虑到数据的特性和分析的需求，以确保分析结果的准确性和有效性。

更进一步地，所述依据所述设备状态监测字段，分别与所述气象要素关系网中的各个气象环境监测字段之间的牵涉特征，获得符合第二牵涉指标的Y个气象环境监测字段及其相应的第二集成系数，包括：基于第二相关性识别变量，获得所述各个气象环境监测字段各自与所述设备状态监测字段之间的第二相关性特征；其中，所述第二相关性识别变量表征：所述设备状态监测字段与所述气象要素关系网中的各个气象环境监测字段之间的牵涉特征；在获得的各第二相关性特征中，选取符合第二牵涉指标的Y个第二相关性特征，并获得相应的Y个气象环境监测字段；基于第二系数识别指示值，分别确定每个气象环境监测字段对所述设备状态监测字段的贡献评分，获得所述Y个气象环境监测字段各自对应的第二集成系数；其中，所述第二系数识别指示值表征：所述设备状态监测字段与所述Y个气象环境监测字段之间的牵涉特征。

更进一步地，系统依据设备状态监测字段与气象要素关系网中的各个气象环境监测字段之间的牵涉特征，执行一系列操作来获得符合第二牵涉指标的Y个气象环境监测字段及其相应的第二集成系数。以下是详细的举例解释说明。

首先，系统利用第二相关性识别变量来分析设备状态监测字段与各个气象环境监测字段之间的关系。第二相关性识别变量是用于表征设备状态监测字段与气象要素关系网中各个气象环境监测字段之间牵涉特征的指标或参数。通过计算，系统可以获得各个气象环境监测字段与设备状态监测字段之间的第二相关性特征。这些第二相关性特征反映了气象条件与设备状态之间在不同维度上的关联程度。

接下来，系统根据预设的第二牵涉指标，从计算得到的第二相关性特征中筛选出符合条件的Y个特征。第二牵涉指标是一个阈值或标准，用于确定哪些气象环境监测字段与设备状态监测字段之间的关联性强到足以被纳入后续的分析和处理中。通过这一步筛选，系统可以获得与设备状态监测字段关联最紧密的Y个气象环境监测字段。

然后，系统使用第二系数识别指示值来确定每个筛选出的气象环境监测字段对设备状态监测字段的贡献评分。第二系数识别指示值是一个用于量化气象环境监测字段与设备状态监测字段之间牵涉特征的参数或指标。通过计算，系统可以为每个气象环境监测字段分配一个相应的第二集成系数。这个第二集成系数反映了该字段在集成操作中对设备状态监测字段的重要性或影响力。

最终，系统根据计算得到的第二集成系数，将这Y个气象环境监测字段与设备状态监测字段进行集成操作，以生成相应的第二集成字段。这些第二集成字段综合了原始数据的信息，能够更全面地反映设备状态和气象条件之间的相互关系，为后续的风险分析和施工计划制定提供了有力的支持。

需要注意的是，第二相关性识别变量、第二牵涉指标和第二系数识别指示值都是根据具体的应用场景和数据特性进行设置的参数或指标。在实际应用中，这些参数或指标的设置需要充分考虑到数据的特性和分析的需求，以确保分析结果的准确性和有效性。同时，Y的具体值也可以根据分析的需求和数据的特性进行灵活设置和调整。通过这一系列的操作，系统能够有效地整合设备状态和气象条件的信息，为施工环境的风险评估和优化提供有力的数据支持。

在一些示例实施例中，所述采用获得的各施工环境要素集成关系网，对所述原始施工模拟描述向量进行知识向量碰撞，获得联动施工模拟碰撞向量，包括：采用获取的各施工环境要素集成关系网，依次对所述原始施工模拟描述向量执行循环的优化操作，获得相应的施工模拟优化描述向量；其中，在一次优化过程中，获取一个施工环境要素集成关系网与所述原始施工模拟描述向量之间的向量相关性，并依据所述向量相关性对所述原始施工模拟描述向量的贡献权重，优化所述原始施工模拟描述向量；依据所述施工模拟优化描述向量表征的X个备选施工任务项目之间的施工任务项目相关性特征，更新所述施工模拟优化描述向量，获得联动施工模拟碰撞向量。

在一些示例实施例中，系统采用获得的各施工环境要素集成关系网对原始施工模拟描述向量进行知识向量碰撞，以生成联动施工模拟碰撞向量。以下是详细的举例解释说明。

首先，系统采用获取的各施工环境要素集成关系网，依次对原始施工模拟描述向量执行循环的优化操作。这意味着系统会逐个考虑每个施工环境要素集成关系网对原始施工模拟描述向量的影响，并根据这些影响逐步优化该向量。这个循环的优化过程确保了每个集成关系网的信息都能被充分考虑和利用。

在一次优化过程中，系统会获取一个施工环境要素集成关系网与原始施工模拟描述向量之间的向量相关性。这个向量相关性反映了集成关系网中的信息与原始施工模拟描述向量中信息的关联程度。系统会根据这个向量相关性来确定集成关系网对原始施工模拟描述向量的贡献权重。贡献权重是一个量化指标，它表示了集成关系网在优化过程中的重要性和影响力。

接下来，系统会依据计算得到的贡献权重来优化原始施工模拟描述向量。这个优化过程可以理解为将集成关系网中的信息以一定的比例融入到原始施工模拟描述向量中，从而更新该向量的值。通过这个优化步骤，系统能够将环境要素的信息有效地整合到施工模拟描述中，提高模拟的准确性和可靠性。

最后，系统会依据施工模拟优化描述向量表征的X个备选施工任务项目之间的施工任务项目相关性特征，进一步更新施工模拟优化描述向量。这个步骤考虑了不同施工任务项目之间的相互影响和依赖关系，以确保生成的联动施工模拟碰撞向量能够真实反映实际施工过程中的复杂性和动态性。通过这个更新步骤，系统能够获得一个更加精确和全面的联动施工模拟碰撞向量，为后续的施工计划和决策提供有力的支持。

需要注意的是，这里的“向量相关性”、“贡献权重”和“施工任务项目相关性特征”都是根据具体的应用场景和数据特性进行定义和计算的指标或参数。在实际应用中，这些指标或参数的计算方式和使用方法需要根据具体的数据特性和分析需求进行灵活调整和优化。同时，“循环的优化操作”和“更新步骤”的具体实现方式也可以根据实际需要进行定制和开发。通过这一系列的操作和计算，系统能够有效地整合施工环境要素的信息和施工任务项目之间的关系，生成一个准确、可靠的联动施工模拟碰撞向量，为施工过程的模拟和优化提供有力的支持。

在又一些可能的实施例中，所述获取一个施工环境要素集成关系网与所述原始施工模拟描述向量之间的向量相关性，并依据所述向量相关性对所述原始施工模拟描述向量的贡献权重，优化所述原始施工模拟描述向量，包括：针对所述原始施工模拟描述向量中的每个原始向量元素，分别实施以下步骤：依据所述原始向量元素，分别与一个施工环境要素集成关系网中的各个集成关系成员之间的牵涉特征，获得满足集成牵涉指标的Z个集成关系成员及其相应的相关性集成置信度；其中，每个相关性集成置信度表征：相应集成关系成员与所述原始向量元素之间的牵涉特征；基于获得的Z个相关性集成置信度，对所述Z个集成关系成员和所述原始向量元素进行集成操作，获得所述原始向量元素对应的优化向量元素。

在又一些可能的实施例中，系统获取一个施工环境要素集成关系网与原始施工模拟描述向量之间的向量相关性，并根据该向量相关性优化原始施工模拟描述向量的过程，可以具体细化为以下步骤。

首先，系统会针对原始施工模拟描述向量中的每个原始向量元素进行处理。这意味着系统会逐个考虑向量中的每个元素，确保它们都能得到充分的优化。

对于每个原始向量元素，系统会根据该元素与一个施工环境要素集成关系网中的各个集成关系成员之间的牵涉特征，进行筛选操作。这里的“牵涉特征”可以理解为不同元素或成员之间存在的关联性或影响程度。系统会根据预设的集成牵涉指标，从集成关系网中选择出与该原始向量元素关联程度最高的Z个集成关系成员，并计算出它们与原始向量元素之间的相关性集成置信度。每个相关性集成置信度都表征了相应集成关系成员与原始向量元素之间的牵涉特征，即它们之间的关联程度或影响程度。

接下来，系统会基于获得的Z个相关性集成置信度，对这Z个集成关系成员和当前的原始向量元素进行集成操作。这个集成操作可以理解为将不同元素或成员的数据进行融合处理，以生成一个新的优化向量元素。这个新的优化向量元素综合了原始向量元素和集成关系成员的信息，能够更全面地反映施工环境和施工任务之间的相互关系。

通过上述步骤，系统可以为原始施工模拟描述向量中的每个原始向量元素都生成一个对应的优化向量元素。这些优化向量元素不仅包含了原始向量元素的信息，还融入了与施工环境相关的关键信息，使得系统能够更深入地理解施工环境和施工任务之间的复杂关系。

最后，系统会用这些优化后的向量元素替换原始施工模拟描述向量中的对应元素，从而完成对整个向量的优化。这个优化后的向量就是考虑了施工环境要素影响的施工模拟优化描述向量，它可以为后续的施工模拟和决策提供更准确、更全面的数据支持。

需要注意的是，“集成牵涉指标”是用于筛选集成关系成员的阈值或标准，它可以根据实际需要进行灵活设置和调整。“相关性集成置信度”是用于表征集成关系成员与原始向量元素之间关联程度的量化指标，它的计算方式可以根据具体的数据特性和分析需求进行定义和实现。在实际应用中，这些参数和指标的设置都需要充分考虑到数据的特性和分析的需求，以确保分析结果的准确性和有效性。

在一种可选的技术方案中，所述依据所述施工模拟优化描述向量表征的X个备选施工任务项目之间的施工任务项目相关性特征，更新所述施工模拟优化描述向量，获得联动施工模拟碰撞向量，包括：针对所述施工模拟优化描述向量表征的X个备选施工任务项目，基于每个备选施工任务项目与所述X个备选施工任务项目之间的施工任务项目牵涉特征，获得所述X个备选施工任务项目各自对应的施工任务项目影响因子；采用获得的X个施工任务项目影响因子，对所述施工模拟优化描述向量进行基于权重的加和计算，获得联动施工模拟碰撞向量。

在一种可选的技术方案中，系统依据施工模拟优化描述向量表征的X个备选施工任务项目之间的施工任务项目相关性特征，来更新该施工模拟优化描述向量，并最终获得联动施工模拟碰撞向量。以下是详细的举例解释说明。

首先，系统会针对施工模拟优化描述向量表征的X个备选施工任务项目进行处理。这意味着系统会考虑这X个备选施工任务项目之间的相互关系，以确保在更新施工模拟优化描述向量时能够充分考虑它们之间的相关性特征。

对于每个备选施工任务项目，系统会基于该项目与其他X-1个备选施工任务项目之间的施工任务项目牵涉特征，计算出一个施工任务项目影响因子。这里的“施工任务项目牵涉特征”可以理解为不同施工任务项目之间存在的相互影响或依赖关系，它可以通过分析施工任务项目之间的时间、空间、资源等维度的关系来得到。而“施工任务项目影响因子”则是一个量化指标，它反映了当前备选施工任务项目在整体施工计划中的重要性和影响力。

具体来说，系统会根据预设的算法或模型，对每个备选施工任务项目与其他项目之间的牵涉特征进行分析和计算，从而得到该项目对应的施工任务项目影响因子。这个影响因子可以是一个具体的数值，也可以是一个向量或矩阵等数据结构，具体形式取决于分析的需求和数据的特性。

接下来，系统会采用获得的X个施工任务项目影响因子，对施工模拟优化描述向量进行基于权重的加和计算。这个计算过程可以理解为将每个备选施工任务项目的影响因子以一定的权重融入到施工模拟优化描述向量中，从而更新该向量的值。其中，权重可以根据施工任务项目影响因子的大小或其他相关指标来确定。

通过这个基于权重的加和计算，系统能够将不同备选施工任务项目之间的相互关系和影响整合到施工模拟优化描述向量中，得到一个更加全面和准确的向量表示。这个更新后的向量就是联动施工模拟碰撞向量，它综合了原始施工模拟描述向量和备选施工任务项目之间的相关性特征信息，能够更真实地反映实际施工过程中的复杂性和动态性。

需要注意的是，“施工任务项目牵涉特征”和“施工任务项目影响因子”的具体计算方式和使用方法可以根据实际的应用场景和数据特性进行灵活调整和优化。同时，“基于权重的加和计算”的具体实现方式也可以根据需要进行定制和开发。在实际应用中，这些参数和指标的设置都需要充分考虑到数据的特性和分析的需求，以确保分析结果的准确性和有效性。

在又一些示例性实施例中，所述依据所述联动施工模拟碰撞向量，在所述X个备选施工任务项目中，确定匹配相应风险预判观点的最少一个目标施工任务项目，包括：获取所述各风险预判观点分别对应的预判特征；其中，每个预判特征表征：各过往施工任务项目与相应风险预判观点之间的适配性；基于获取的各预判特征，对所述联动施工模拟碰撞向量进行风险预测，获得所述X个备选施工任务项目各自属于所述各风险预判观点的预测可能性；针对所述X个备选施工任务项目，分别实施以下步骤：当个所述备选施工任务项目关联的最大预测可能性满足设定预测可能性，确定所述备选施工任务项目为匹配所述最大预测可能性对应的风险预判观点的目标施工任务项目。

在又一些示例性实施例中，系统依据联动施工模拟碰撞向量，在X个备选施工任务项目中确定匹配相应风险预判观点的最少一个目标施工任务项目。以下是详细的举例解释说明。

首先，系统会获取各风险预判观点分别对应的预判特征。这些预判特征是通过对过往施工任务项目与相应风险预判观点之间的适配性进行分析而得到的。每个预判特征都表征了过往施工任务项目与某个特定风险预判观点之间的关联程度或适配性。这些预判特征可以帮助系统更好地理解和识别不同施工任务项目可能面临的风险类型。

接下来，系统会基于获取的各预判特征，对联动施工模拟碰撞向量进行风险预测。这个预测过程是通过将联动施工模拟碰撞向量与各预判特征进行比对和匹配，从而计算出X个备选施工任务项目各自属于各风险预判观点的预测可能性。这些预测可能性反映了不同备选施工任务项目在不同风险预判观点下的潜在风险程度。

然后，系统会针对X个备选施工任务项目分别实施以下步骤：对于每个备选施工任务项目，系统会找出与其关联的最大预测可能性，并判断该最大预测可能性是否满足设定预测可能性。设定预测可能性是一个预设的阈值，用于确定某个备选施工任务项目是否足够匹配某个风险预判观点。如果某个备选施工任务项目的最大预测可能性满足设定预测可能性，那么系统就会确定该备选施工任务项目为匹配该最大预测可能性对应的风险预判观点的目标施工任务项目。

通过这个过程，系统能够在X个备选施工任务项目中准确地识别出那些与特定风险预判观点高度匹配的目标施工任务项目。这些目标施工任务项目在实际施工过程中可能需要特别关注和管理，以确保施工安全和顺利进行。

需要注意的是，“预判特征”、“预测可能性”和“设定预测可能性”等术语都是根据具体的应用场景和需求进行定义的。在实际应用中，这些术语的具体含义和计算方法可能会根据数据的特性和分析的需求而有所不同。同时，“风险预测”的具体实现方式也可以根据需要进行定制和开发。在实际操作中，这些参数和指标的设置都需要充分考虑到数据的特性和分析的需求，以确保分析结果的准确性和有效性。

图2示出了施工环境风险分析系统300的结构框图，包括：存储器310，用于存储程序指令和数据；处理器320，用于与存储器310耦合，执行所述存储器310中的指令，以实现上述的方法。

进一步地，还提供了一种计算机存储介质，包含指令，当所述指令在处理器上执行时，实现上述的方法。

在本发明实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于深度学习的施工环境风险分析方法，其特征在于，应用于施工环境风险分析系统，所述方法包括：

根据预设的多种要素关系网维度，分别针对施工环境传感监测数据挖掘对应的气象要素关系网和设备状态要素关系网；

依据所述多种要素关系网维度，分别对相应的气象要素关系网和设备状态要素关系网进行环境要素集成操作，获得所述多种要素关系网维度各自对应的最少一个施工环境要素集成关系网；

获取所述施工环境传感监测数据的原始施工模拟描述向量，所述原始施工模拟描述向量，用于表征针对所述施工环境传感监测数据所预设的X个备选施工任务项目与各风险预判观点之间的原始牵涉特征；

采用获得的各施工环境要素集成关系网，对所述原始施工模拟描述向量进行知识向量碰撞，获得联动施工模拟碰撞向量；

依据所述联动施工模拟碰撞向量，在所述X个备选施工任务项目中，确定匹配相应风险预判观点的最少一个目标施工任务项目，以获得所述施工环境传感监测数据的施工环境风险分析报告；

其中，所述施工环境传感监测数据包括：针对同一施工区域采集的拟分析气象环境监测数据和拟分析设备状态监测数据；则所述根据预设的多种要素关系网维度，分别针对施工环境传感监测数据挖掘对应的气象要素关系网和设备状态要素关系网，包括：分别根据预设的多种要素关系网维度，对所述拟分析气象环境监测数据和所述拟分析设备状态监测数据实施以下步骤：根据预设的一种要素关系网维度，分别对所述拟分析气象环境监测数据和所述拟分析设备状态监测数据进行数据特征的映射操作，获得相应的原始气象要素关系网和原始设备状态要素关系网；对所述原始气象要素关系网和所述原始设备状态要素关系网，分别进行要素特征成员的碰撞操作，获得相应的气象要素关系网和设备状态要素关系网。

2.如权利要求1所述的基于深度学习的施工环境风险分析方法，其特征在于，所述根据预设的一种要素关系网维度，分别对所述拟分析气象环境监测数据和所述拟分析设备状态监测数据进行数据特征的映射操作，获得相应的原始气象要素关系网和原始设备状态要素关系网，包括：

根据预设的一种要素关系网维度，对所述拟分析气象环境监测数据和所述拟分析设备状态监测数据这两组拟分析监测数据，分别实施以下步骤：

基于一组拟分析监测数据的数据特征与所述一种要素关系网维度之间的维度区别，将所述一组拟分析监测数据拆解成若干个拟分析监测信息单元；

分别将多个拟分析监测信息单元各自包含的最少一个原始监测字段，投影至相应的知识向量坐标中，获得相应的原始知识向量关系网，所述原始知识向量关系网为原始气象要素关系网或原始设备状态要素关系网。

3.如权利要求1所述的基于深度学习的施工环境风险分析方法，其特征在于，所述对所述原始气象要素关系网和所述原始设备状态要素关系网，分别进行要素特征成员的碰撞操作，获得相应的气象要素关系网和设备状态要素关系网，包括：

对所述原始气象要素关系网和所述原始设备状态要素关系网这两组原始知识向量关系网，分别实施以下步骤：

根据预设的拆解规模参数，将一个原始知识向量关系网拆解成若干个局部信息单元；其中，每个局部信息单元包含所述一个原始知识向量关系网中的最少一个备选监测字段；

分别对多个局部信息单元各自包含的最少一个备选监测字段，进行第一类知识向量碰撞，并且，至少对所述多个局部信息单元之间进行第二类知识向量碰撞，获得相应的知识向量关系网，所述知识向量关系网为气象要素关系网或设备状态要素关系网。

4.如权利要求1所述的基于深度学习的施工环境风险分析方法，其特征在于，所述依据所述多种要素关系网维度，分别对相应的气象要素关系网和设备状态要素关系网进行环境要素集成操作，获得所述多种要素关系网维度各自对应的最少一个施工环境要素集成关系网，包括：针对每种要素关系网维度，分别实施以下步骤：

获取与所述要素关系网维度匹配的气象要素关系网和设备状态要素关系网；

在所述气象要素关系网中，分别依据所述设备状态要素关系网中的Y个设备状态监测字段，对每个气象环境监测字段进行环境要素集成操作，获得相应的第一施工环境要素集成关系网；

在所述设备状态要素关系网中，分别依据所述气象要素关系网中的Y个气象环境监测字段，对每个设备状态监测字段进行环境要素集成操作，获得相应的第二施工环境要素集成关系网；

将所述第一施工环境要素集成关系网和所述第二施工环境要素集成关系网，皆作为所述要素关系网维度对应的施工环境要素集成关系网。

5.如权利要求4所述的基于深度学习的施工环境风险分析方法，其特征在于，所述在所述气象要素关系网中，分别依据所述设备状态要素关系网中的Y个设备状态监测字段，对每个气象环境监测字段进行环境要素集成操作，获得相应的第一施工环境要素集成关系网，包括：

针对所述气象要素关系网中的每个气象环境监测字段，分别实施以下步骤：

依据所述气象环境监测字段，分别与所述设备状态要素关系网中的各个设备状态监测字段之间的牵涉特征，获得符合第一牵涉指标的Y个设备状态监测字段及其相应的第一集成系数；其中，每个第一集成系数表征：相应设备状态监测字段与所述气象环境监测字段之间的牵涉特征；

基于获得的Y个第一集成系数，对所述Y个设备状态监测字段和所述气象环境监测字段进行集成操作，获得所述气象环境监测字段对应的第一集成字段；

依据所述每个气象环境监测字段各自对应的第一集成字段，获得相应的第一施工环境要素集成关系网；

其中，所述依据所述气象环境监测字段，分别与所述设备状态要素关系网中的各个设备状态监测字段之间的牵涉特征，获得符合第一牵涉指标的Y个设备状态监测字段及其相应的第一集成系数，包括：基于第一相关性识别变量，获得所述各个设备状态监测字段各自与所述气象环境监测字段之间的第一相关性特征；其中，所述第一相关性识别变量表征：所述气象环境监测字段与所述设备状态要素关系网中的各个设备状态监测字段之间的牵涉特征；在获得的各第一相关性特征中，选取符合第一牵涉指标的Y个第一相关性特征，并获得相应的Y个设备状态监测字段；基于第一系数识别指示值，分别确定每个设备状态监测字段对所述气象环境监测字段的贡献评分，获得所述Y个设备状态监测字段各自对应的第一集成系数；其中，所述第一系数识别指示值表征：所述气象环境监测字段与所述Y个设备状态监测字段之间的牵涉特征。

6.如权利要求4所述的基于深度学习的施工环境风险分析方法，其特征在于，所述在所述设备状态要素关系网中，分别依据所述气象要素关系网中的Y个气象环境监测字段，对每个设备状态监测字段进行环境要素集成操作，获得相应的第二施工环境要素集成关系网，包括：

针对所述设备状态要素关系网中的每个设备状态监测字段，分别实施以下步骤：

依据所述设备状态监测字段，分别与所述气象要素关系网中的各个气象环境监测字段之间的牵涉特征，获得符合第二牵涉指标的Y个气象环境监测字段及其相应的第二集成系数；其中，每个第二集成系数表征：相应气象环境监测字段与所述设备状态监测字段之间的牵涉特征；

基于获得的Y个第二集成系数，对所述Y个气象环境监测字段和所述设备状态监测字段进行集成操作，获得所述设备状态监测字段对应的第二集成字段；

依据所述每个设备状态监测字段各自对应的第二集成字段，获得相应的第二施工环境要素集成关系网；

其中，所述依据所述设备状态监测字段，分别与所述气象要素关系网中的各个气象环境监测字段之间的牵涉特征，获得符合第二牵涉指标的Y个气象环境监测字段及其相应的第二集成系数，包括：基于第二相关性识别变量，获得所述各个气象环境监测字段各自与所述设备状态监测字段之间的第二相关性特征；其中，所述第二相关性识别变量表征：所述设备状态监测字段与所述气象要素关系网中的各个气象环境监测字段之间的牵涉特征；在获得的各第二相关性特征中，选取符合第二牵涉指标的Y个第二相关性特征，并获得相应的Y个气象环境监测字段；基于第二系数识别指示值，分别确定每个气象环境监测字段对所述设备状态监测字段的贡献评分，获得所述Y个气象环境监测字段各自对应的第二集成系数；其中，所述第二系数识别指示值表征：所述设备状态监测字段与所述Y个气象环境监测字段之间的牵涉特征。

7.如权利要求1～6任一项所述的基于深度学习的施工环境风险分析方法，其特征在于，所述采用获得的各施工环境要素集成关系网，对所述原始施工模拟描述向量进行知识向量碰撞，获得联动施工模拟碰撞向量，包括：

采用获取的各施工环境要素集成关系网，依次对所述原始施工模拟描述向量执行循环的优化操作，获得相应的施工模拟优化描述向量；其中，在一次优化过程中，获取一个施工环境要素集成关系网与所述原始施工模拟描述向量之间的向量相关性，并依据所述向量相关性对所述原始施工模拟描述向量的贡献权重，优化所述原始施工模拟描述向量；

依据所述施工模拟优化描述向量表征的X个备选施工任务项目之间的施工任务项目相关性特征，更新所述施工模拟优化描述向量，获得联动施工模拟碰撞向量；

其中，所述获取一个施工环境要素集成关系网与所述原始施工模拟描述向量之间的向量相关性，并依据所述向量相关性对所述原始施工模拟描述向量的贡献权重，优化所述原始施工模拟描述向量，包括：针对所述原始施工模拟描述向量中的每个原始向量元素，分别实施以下步骤：依据所述原始向量元素，分别与一个施工环境要素集成关系网中的各个集成关系成员之间的牵涉特征，获得满足集成牵涉指标的Z个集成关系成员及其相应的相关性集成置信度；其中，每个相关性集成置信度表征：相应集成关系成员与所述原始向量元素之间的牵涉特征；基于获得的Z个相关性集成置信度，对所述Z个集成关系成员和所述原始向量元素进行集成操作，获得所述原始向量元素对应的优化向量元素；

其中，所述依据所述施工模拟优化描述向量表征的X个备选施工任务项目之间的施工任务项目相关性特征，更新所述施工模拟优化描述向量，获得联动施工模拟碰撞向量，包括：针对所述施工模拟优化描述向量表征的X个备选施工任务项目，基于每个备选施工任务项目与所述X个备选施工任务项目之间的施工任务项目牵涉特征，获得所述X个备选施工任务项目各自对应的施工任务项目影响因子；采用获得的X个施工任务项目影响因子，对所述施工模拟优化描述向量进行基于权重的加和计算，获得联动施工模拟碰撞向量。

8.如权利要求1～6任一项所述的基于深度学习的施工环境风险分析方法，其特征在于，所述依据所述联动施工模拟碰撞向量，在所述X个备选施工任务项目中，确定匹配相应风险预判观点的最少一个目标施工任务项目，包括：

获取所述各风险预判观点分别对应的预判特征；其中，每个预判特征表征：各过往施工任务项目与相应风险预判观点之间的适配性；

基于获取的各预判特征，对所述联动施工模拟碰撞向量进行风险预测，获得所述X个备选施工任务项目各自属于所述各风险预判观点的预测可能性；

针对所述X个备选施工任务项目，分别实施以下步骤：

当个所述备选施工任务项目关联的最大预测可能性满足设定预测可能性，确定所述备选施工任务项目为匹配所述最大预测可能性对应的风险预判观点的目标施工任务项目。

9.一种施工环境风险分析系统，其特征在于，包括：存储器，用于存储程序指令和数据；处理器，用于与存储器耦合，执行所述存储器中的指令，以实现如权利要求1-8任一项所述的基于深度学习的施工环境风险分析方法。