基于K2优化算法-SNA-贝叶斯网络的实验室安全风险预测方法

本发明涉及实验室安全管理技术领域，尤其涉及一种基于K2优化算法‑SNA‑贝叶斯网络的实验室安全风险预测方法，首先收集历史事故案例，基于“4M”理论识别四类风险因素，分析因子关联性并构建关系图；再利用NK模型计算风险耦合值，构建SNA社会网络拓扑图，通过计算中心度指标明确并排序风险因子诱发事故的能力；以该排序优化K2算法，结合案例构建贝叶斯网络结构，再经SNA二次优化；通过EM算法进行参数学习，得到完整预测模型。该模型输入实时数据，可实现事故概率预测与关键因子诊断，有效提升预测准确性与实时性，克服了现有技术主观性强、难刻画复杂关联、缺乏动态实时性等局限。