一种融合AHP与1DCNN的工业管道风险评价方法

　　

本文针对当前管道风险评估领域过度依赖专家主观经验、与客观数据融合不足的现状，提出一种融合层次分析法（AHP）与一维卷积神经网络（1D CNN）的智能风险评估方法。研究通过构建“知识驱动”与“数据驱动”协同的双重评估框架，在保留专家经验结构化优势的基础上，引入卷积神经网络的特征自动提取与复杂模式识别能力，实现风险评估从静态定性判断向动态定量预测的转变。该方法利用AHP建立层次化风险评估指标体系，并通过神经网络对客观结构化数据进行融合分析，动态修正专家权重，提高模型适应性与准确性。

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