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摘要:本发明公开基于大数据分析的多维度作业风险评估方法,包含以下步骤:步骤一、通过数据整合单元将多源异构数据融合为统一的数据集,并将所述数据集传输到工业服务终端中,步骤二、将所述数据集进行数据清洗、特征提取、缺失值处理、异常值处理和标准化操作;步骤三、所述工业服务终端通过改进型支持向量机算法将处理过的数据集分类,分类后的数据作为最终集存储在数据库中,步骤四、通过iForest‑RBF混合模型建立多维度作业风险评估模型,步骤五、利用人工智能算法通过根据所述作业的综合风险评估结果自动制定管控措施并优化督察策略。
主权项:1.基于大数据分析的多维度作业风险评估方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一、通过数据整合单元将多源异构数据融合为统一的数据集,并将所述数据集传输到工业服务终端中,所述多源异构数据包括作业安全风险定级数据、人员大数据信息、电网一张图环境气象信息和设备运行状态数据;步骤二、在工业服务终端将所述数据集进行数据清洗、特征提取、缺失值处理、异常值处理和标准化操作;步骤三、所述工业服务终端通过改进型支持向量机算法将步骤二处理过的数据集分类,分类后的数据作为最终集存储在数据库中;步骤四、通过iForest-RBF混合模型建立多维度作业风险评估模型,工业服务终端调用数据库的最终集作为多维度作业风险评估模型的输入变量,以作业的综合风险评估结果作为输出变量;所述iForest-RBF混合模型包含改进型隔离森林iForest模块、特征融合模块、RBF神经网络模块、模型训练模块、数据更新模块和模型评估模块;所述改进型隔离森林iForest模块使用基于海鸥算法的隔离森林算法通过计算每个样本的异常分数与阈值对比检测出异常样本,所述特征融合模块用于将所述异常样本与处理后的特征样本融合作为所述RBF神经网络模块的输入,所述RBF神经网络模块用于输出风险评估结果,所述模型训练模块通过所述最终集的数据训练RBF神经网络,所述数据更新模块通过重复训练的结果更新优化所述多维度作业风险评估模型的参数,所述参数至少包括权重、样本数据标准差和学习率,所述模型评估模块将所述最终集作为测试集对所述多维度作业风险评估模型进行评估;所述改进型隔离森林iForest模块的输出端与所述特征融合模块的输入端相连接,所述特征融合模块的输出端与所述RBF神经网络模块的输入端相连接,所述RBF神经网络模块的输出端与所述模型训练模块的输入端相连接,所述模型训练模块的输出端分别与所述数据更新模块的输入端和所述模型评估模块的输入端相连接;所述数据更新模块的输出端与所述RBF神经网络模块的输入端相连接;步骤五、利用人工智能算法通过根据所述作业的综合风险评估结果自动制定管控措施并优化督察策略。
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百度查询: 国网甘肃省电力公司 基于大数据分析的多维度作业风险评估方法
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