近年来户内燃气事故频发,众多燃气事故溯因结果表明人因风险是造成户内燃气事故发生的主要原因。传统户内燃气风险评估方法大多从燃气设备安全状态角度出发,而忽略了使用者的人因风险因素。同时,现有的人因风险分析方法主要集中于安全操作、应急疏散等特殊人群,针对户内燃气场景下普通用户人因风险的研究还不多见。而且,目前用于建立人因风险预测模型的机器学习算法也应用较少、存在预测准确度不高等缺陷。据此,提出一种基于人因的户内燃气风险定量评价方法,并通过评价结果建立基于集成学习的户内燃气人因风险预测模型,解决了以往只能依赖专家经验所导致的预测结果主观性过强等问题,具有较好的研究应用价值和意义。首先,对户内燃气人因风险指标体系与综合评价方法进行研究分析。从人因风险角度出发,分析户内燃气事故发生过程,并依此建立层次分析人因指标体系,提出一种基于层次分析和模糊综合评价的户内燃气人因风险评价方法,对社区户内燃气人因风险进行定量化的风险评价与分析。然后,研究并建立户内燃气人因风险预测模型。根据人因风险模糊综合评价结果,使用随机森林、adaboost以及XGboost三种集成学习算法,分别建立风险预测模型,比较不同样本量下三种模型的预测效果,并将效果最好的模型应用于社区燃气用户,对人因风险进行预测与可视化实现。最后对户内燃气人因风险预测模型进行可视化展示。建立数据收集与存储功能的前后端软件框架,后端调用风险预测模型计算人因风险预测结果,前端将其预测结果进行可视化展示。结果表明,该风险预测模型具有良好的可解释性与可行性。