1.一种基于图拓扑分析改进的建造行为安全风险动态分析方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)构建知识图谱

根据收集并整理相关建造安全事故报告数据，定义建造安全事故本体，并对收集数据的关键信息进行三元组转化，建立建造安全事故知识图谱；

定义建造安全事故本体是指根据建造安全事故报告中的关键要素信息及其相互关系分析得出，事故引发的后果依据人员伤害程度进行伤害等级划分，并根据伤害等级进行权重量化；

知识图谱包括知识实体和关系，知识实体包括事故类型、行为安全指标及其类型和频率、工种、事故后果，关系包括行为安全指标与其类型之间的所属关系、行为安全指标与事故的因果关系、事故与事故后果之间的数量关系、行为安全指标与其出现频率之间的数量关系、以及行为安全指标与工种之间的所属关系；

(2)图拓扑分析

根据构建的建造安全事故知识图谱的关系分别设定各知识实体之间的邻接矩阵，根据邻接矩阵定义行为安全后果指标和行为安全风险指标，再根据行为安全后果指标和行为安全风险指标对各行为安全指标的风险和后果进行量化并计算具体量化值；

所述邻接矩阵包括行为安全指标与事故因果关系的邻接矩阵CAM、行为安全指标与工种之间所属关系的邻接矩阵CWM、行为安全指标与其类型所属关系的邻接矩阵CTM、行为安全指标与频率数量关系的邻接矩阵CFM、事故与事故后果数量关系的邻接矩阵ASM；

行为安全后果指标用于代表某一行为安全指标量化后的后果程度大小，行为安全后果指标ConsC＝∑Aj∈ACAMC，Aj·PAj|C·ASMAj，V，ConsC为行为安全后果指标，CAMC,Aj为行为安全指标C与事故Aj在对应的CAM邻接矩阵中的值，PAj|C为行为安全指标C中事故Aj所占的比例，ASMAj,V为事故Aj与事故后果V对应的ASM邻接矩阵中的值；

行为安全风险指标用于代表考虑事故出现频率的行为安全指标量化后的风险程度大小，行为安全风险指标RiskC＝CFMC，F(∑Aj∈ACAMC，Aj·PAj|C·ASMAj，V)，RiskC为行为安全风险指标，CFMC,F为行为安全指标C与频率F对应的CFM邻接矩阵中的值，CAMC,Aj为行为安全指标C与事故Aj在对应的CAM邻接矩阵中的值，PAj|C为行为安全指标C中事故Aj所占的比例，ASMAj,V为事故Aj与事故后果V对应的ASM邻接矩阵中的值；

(3)建造现场记录数据处理

根据计算的各行为安全指标的后果量化值和建造现场记录的各行为安全指标的频率计算出各行为安全指标的风险；

将行为安全指标的后果指标映射到[1‑α,1+α]区间内，

式中，Cons′C(j)为第j类行为安全指标映射后的结果，ConsC(j)为第j类行为安全指标，ConsCmax为所有行为安全指标中的最大值，ConsCmin为所有行为安全指标中的最小值，α为所有行为安全指标的平均后果程度， n为行为安全指标的个数；

映射后的结果作为对应行为安全指标的后果程度系数，第r周中j类行为安全指标的风险值x′r(j)＝xr(j)·Cons′C(j)，r为所在的周数，xr(j)为第r周中j类行为指标的观测值；

(4)风险分析

通过各行为安全指标风险量化值、修正灰聚类算法中由专家定义的可能度函数计算当前建造现场的风险等级；

所述风险等级通过如下步骤实现：

首先，定义风险等级可能度函数，计算的第r周中j类行为安全指标的风险值x′r(j)时对k应的可能度函数值fj(x′r(j))r为数据统计所在周次，k为风险等级；

其次，第j类行为安全指标在风险等级为k时的权 为第j类行为安全指标在风险等级为k时的可能度函数的转折点基本值，m为行为安全指标的类型数量；

然后，计算灰色变权聚类系数

最后，根据聚类系数 计算并比较第r周的风险等级属于低、中、高的灰聚类系数，然后判断每周的风险等级；

所述修正灰聚类算法中由专家定义的可能度函数通过如下步骤实现：首先，计算所属第Tj类型行为安全指标的行为安全风险指标之和RiskC(Tj)，该类型行为指标导致安全事故的发生风险比例 m为行为安全指标的类型数量；

其次，将行为指标导致安全事故的发生风险比例PT反向映射到[1‑β,1+β]区间内，式中，P′T为修正系数，PT为各类型行为安全指标导致安全事故的发生风险比例，PTmax为各类型行为安全指标导致安全事故的发生风险比例中的最大值，PTmin为各类型行为安全指标导致安全事故的发生风险比例中的最小值，β为所有类型行为安全指标的平均后果程度，m为行为安全指标的类型数量；

最后，引入修正系数后的转折点基本值 为由专家定义的第j类行为安全指标在风险等级为k时的可能度函数的转折点基本值；

(5)关键行为指标

通过灰关联分析方法计算各行为安全指标与高风险等级的关联度，确定关键行为安全指标；

所述关键行为指标是通过以下步骤实现：

首先，数据处理 和 rH(n)为所关注时间点前n周的

高风险灰聚类系数序列， 为时间序列n周内高风险聚类系数的平均值，rj(n)为所关注时间点前n周第j类行为指标的高风险灰聚类系数序列， 为第j类行为安全指标在时间序列n周内的高风险聚类系数的平均值；

其次，计算序列分项绝对差值与最值Δj(n)＝|r′H(n)‑r′j(n)|，则令和 分别为所有序列Δj分项中的最大值和

最小值；

最后，计算灰关联系数与灰关联度，定义行为指标序列与高风险序列的灰关联系数为γHj(l)， 其中ξ∈(0,1)为分辨系数，然后将关联系数的平均值定义为行为安全指标与高风险的灰关联度 将各行为指标的灰关联度从大到小排序，排序越靠前的行为指标对高风险的影响越大；选择排序靠前的几个行为指标作为关键行为指标；

(6)危险工种推理

通过确定的关键行为安全指标和图拓扑分析结果，计算出当前时期的高风险工种，从而确定关键危险建造人员范围；

所述行为安全指标与工种之间所属关系的邻接矩阵CWM确定关键行为安全指标与各工种之间对应的频率值，与确定的行为安全指标灰关联度值的乘积WW＝∑C∈CKCWMC，w·gHj，CK为步骤(5)确定的关键行为安全指标，CWMC,w为关键行为安全指标C与工种w在对应的CWM邻接矩阵中的值，Ww为当前时期工种w的危险程度。