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龙图腾网获悉交通运输部水运科学研究所申请的专利一种基于网络拓扑结构的港区事故风险可视化分析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：CN119443792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411488605.X，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于网络拓扑结构的港区事故风险可视化分析方法是由周志辉;邹林;白天阳;孙永健;杨扬设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于网络拓扑结构的港区事故风险可视化分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于网络拓扑结构的港区事故风险可视化分析方法，包括：港区以关键设施和重要区域为网络节点，确定连接关系得到网络拓扑结构，分析历史案例获确定风险因素集合，通过边缘计算得不确定因素集合，构建事故树对网络节点和连接风险量化评估，构建风险演化模型，提取事故致因链并计算风险影响范围，对网络拓扑结构可视化，将事故致因链和风险影响范围进行颜色映射后添加，得到三维拓扑视图。这种方法能实现港区事故风险的网络拓扑结构可视化分析，全面评估风险，为后续的港区管理决策进行优化，同时具有较好的可解释性。

本发明授权一种基于网络拓扑结构的港区事故风险可视化分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于网络拓扑结构的港区事故风险可视化分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 将港区中关键设施和重要区域设定为网络节点，根据实际物理连接和业务流程确定网络节点间的连接关系，获得港区的网络拓扑结构； 分析网络拓扑结构的历史事故案例，获得确定风险因素集合；对网络拓扑结构进行边缘计算，获得不确定风险因素集合； 基于所述确定风险因素集合和所述不确定风险因素集合构建事故树，基于所述事故树对网络拓扑结构的风险进行量化评估,包括； S21利用贝叶斯网络对确定风险因素集合中对应的基本事件的风险概率进行计算： S22利用模糊逻辑对非确定因素集合中对应的基本事件的风险概率进行计算; S23根据基本事件的风险概率通过事故树计算网络节点和顶事件的风险概率; S24将各网络节点和顶事件的风险概率作为量化评估结果； 构建风险演化模型，通过所述风险演化模型从量化评估结果中提取事故致因链，根据所述事故致因链计算风险影响范围； 对网络拓扑结构进行可视化，将所述事故致因链和所述风险影响范围进行颜色映射后添加至可视化结果中，获得三维拓扑视图; 所述对网络拓扑结构进行边缘计算，获得不确定风险因素集合的方法，包括： 在每个网络节点上进行边缘计算，获得每个网络节点的状态变量; 对网络节点间的状态变量进行任意组合，通过计算皮尔逊相关系数，获得相关系数矩阵； 获得相关系数矩阵中大于预设阈值的状态变量对应的因素，去除掉与确定风险因素集合中重复的因素，获得不确定风险因素集合; 所述构建风险演化模型，通过所述风险演化模型从量化评估结果中提取事故致因链的方法，包括： 使用马尔可夫链算法构建风险演化模型，其中状态转移函数的表达式为： 其中，为在时间步处于状态的条件下，在时间步转移到目标状态的概率，为所有状态集合，为确定风险因素集合，为确定风险因素在时间步的概率分布，为不确定风险因素集合，为不确定风险因素在时间步的概率分布，为从中间状态转移到目标状态的转移概率； 从历史事故案例中获取历史事故致因链数据，按8：1：1的比例划分为训练集、测试集和验证集对风险演化模型进行训练，将各网络节点的风险概率作为输入，得到事故致因链； 计算各网络节点与风险源节点间的致因强度，表达式为： 其中，、、、和分别为度中心性、介数中心性、接近中心性、特征向量中心性和聚类系数的权重系数，、、、和分别为度中心性、介数中心性、接近中心性、特征向量中心性和聚类系数的度量值，和分别表示为节点的入度和出度，为拓扑网络结构中节点的总数，和分别为通过节点的最短路径数量和节点到节点的最短路径总数，为节点到节点的最短路径长度，为归一化常数，为节点和节点间的连接权重，为节点的特征向量中心得分，为节点的邻居节点间实际存在的边数，为节点的度; 所述根据所述事故致因链计算风险影响范围的方法，包括： 以风险源节点为圆心，通过量化评估结果计算风险源的影响范围半径，表达式为： 其中，为风险源节点，为节点的风险概率，为风险传播的衰减系数，为风险影响的最小可接受水平； 基于各网络节点与风险源节点间的致因强度计算致因链上其余节点的影响范围半径，表达式为： 其中，为第个网络节点的影响范围，为第个网络节点与风险源节点的致因强度。

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