人工智能算法在风险识别中的数字化审计应用

摘要

本研究提出了一种基于人工智能算法的城市轨道交通风险识别与控制系统。针对传统方法在处理复杂风险环境中的不足，引入了TF-IDF算法进行风险数据过滤，并通过霍尔三维模型精确划分风险等级。系统利用多传感器实时数据和优化的深度学习算法，改进碰撞风险预测与预警机制。人工智能算法不仅提升了风险识别效率，还通过数字化审计实现了风险的自动化控制和管理，为城市轨道交通的智能化安全管理提供了有效支持。

关键词

人工智能算法 / 城市轨道交通 / 碰撞风险 / 风险识别 / 数字化审计