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Developing a probabilistic risk assessment framework for construction projects based on Dynamic Bayesian Network
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.ress.2025.111897.png)
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摘要
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• 提出动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Networks）用于施工风险评估。
• 整合PLAXIS模拟以创建可靠的CPT（条件概率表）用于DBNs。
• 实现了>90%的准确率，精确度0.8，召回率1.0，F1得分为0.89。
• 识别外部荷载、地下水、土壤凝聚力为关键风险因素。
• 展示了DBNs在建模演变风险因素方面的能力。
