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申请/专利权人:中物院成都科学技术发展中心
摘要:本发明提供一种自主可控安全生产管理智能预警方法,属于安全生产管理与人工智能技术领域;方法包括:S1、收集历史安全生产数据并预处理;S2、建立贝叶斯逻辑回归模型,对多方面参数进行预测;S3、建立BP前馈神经网络模型,将贝叶斯逻辑回归模型的输出作为神经网络输入,将安全问题标签作为神经网络输出;S4、通过优化算法训练BP前馈神经网络模型,结合贝叶斯逻辑回归模型,形成预警概率模型;S5、对安全生产管理过程中的实时监测数据进行风险评估,对可能发生的安全事故进行预警;本发明可依据最新监测数据,结合安全生产知识,快速预测可能发生的安全事故,为企业的安全生产管理过程提供及时准确的风险预警。
主权项:1.一种自主可控安全生产管理智能预警方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:S1、收集历史安全生产数据并进行数据预处理,形成数据集;S2、建立贝叶斯逻辑回归模型,使用贝叶斯逻辑回归模型对数据集中的多方面参数进行预测;S3、建立BP前馈神经网络模型,将贝叶斯逻辑回归模型的输出概率作为BP前馈神经网络模型的输入,将安全问题标签作为BP前馈神经网络模型的输出;S4、基于数据集中的多方面参数,通过优化算法训练BP前馈神经网络模型;经训练后的BP前馈神经网络模型结合贝叶斯逻辑回归模型,共同形成预警概率模型;S5、使用预警概率模型,对安全生产管理过程中的实时监测数据进行风险评估;基于输出的安全问题标签,对可能发生的安全事故进行预警。
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