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一种基于数据挖掘的智慧工地安全风险评本发明公开了一种基于数据挖掘的智慧工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2步骤2、在充分研究建筑工地安全风险评估流程和要素的步骤3、依据步骤2建立的体系和行业专家的问卷调查，3_3、采用基于权值分配和矩阵分析的D_S证3计算所有证据的加权平均证据相似度和综合权值，最后2.根据权利要求1所述的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3.根据权利要求2所述的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4.根据权利要求3所述的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：步骤4中，先选用智慧工地平台上获取的各处建筑工地现场指标数据构造评价指标矩45.根据权利要求4所述的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__56[0019](1)本发明的一种基于数据挖掘的智慧工地安全风险评估方法，针对建筑工地安场整体，通过采用权值分配和矩阵分析的D_S证据合成算法将多位专家对于安全风险的差[0020](2)本发明的一种基于数据挖掘的智慧工地安全风险评估方法，对样本数据采用组合的方式不仅减少了AHP法专家经验赋权的主观性，也减小了数据变化导致权重值的波[0022](4)本发明的一种基于数据挖掘的智慧工地安全风险评估方法，可以有效的处理78所有二级指标相对于目标层的综合主观权重w'a＝(0.1403,0.0973,0.0675,0.0746,0.0373,0.0536,0.0262,0.0107,0.0124,0.0049,0.0049,0.0369,0.0865,0.0760,0.0591,90.9878,0.9986,0.9981,0.9229,0.9942,0.9505,0.9327,0.9722,0.6114,0.8199,0.9593,0.0113,0.0013,0.0017,0.0714,0.0054,0.0459,0.0624,0.0258,0.3602,0.1670,0.0378,θn表示由指标层各二级指标组成的集合，[0058]采用计算所有证据的加权平均证据相似度，即为调[0064]由步骤1中智慧工地平台上获取的各处建筑工地现场指标数据，选取5个评价对[0065]由步骤5计算出的指标层各项指标的组合权重构建出加权决策矩阵；加权决策矩[0067]采用计算每个评价对象到“正理+表示加权决策矩阵的正理想解，由所有评价对象上每种指标参数的最

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