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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。
全文数据：
权利要求：
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