基于大数据的煤矿安全风险智能评价和预警研究

文章提出基于大数据的煤矿安全风险智能评价和预警方法,用来提升企业风险判识能力,评价煤矿安全风险等级,为后续开发打下基础。使用空间重构方法离散性映射处理大数据,选择最佳时延和最小嵌入维数构建大数据时间序列的信息流模型,通过模糊C聚类算法求解初始聚类中心搜索目标函数,最终获得大数据最优聚类中心。通过聚类大数据得到煤矿安全风险评估指标,使用可拓理论构建风险预警评估模型,运用熵权法确定指标权重,定量计算关联函数,根据关联度最大原则判断预警对象的风险等级。经实验分析,该方法在数据聚类方面具有较高准确性和计算效率,并且能够准确评估出煤矿存在的风险和预警等级。     

基于时空大数据及无线传感网络的复杂气象风险预警模型构建

针对传统复杂气象风险预警模型的预警方式以静态为主,较为单一的问题,构建基于时空大数据及无线传感网络的复杂气象风险预警模型.首先利用无线传感网络实现复杂气象时空大数据的传输,采用序列标注法和条件随机场模型,定向抽取所需复杂气象信息作为风险预警限值.其次将13种复杂气象因子依据预警等级及预警限值划分,计算不同等级复杂气象因子实测值隶属度函数,通过单因子权重确定综合权重.然后采用加权平均模糊合成法、预警分值法和概率分析法,根据权重获取复杂气象总风险值,最后采用隶属法结合风险值确定复杂气象综合预警等级,构建复杂气象风险预警模型.通过实证验证得出,该模型对复杂气象风险等级的预警准确性较好.     

基于大数据和人工智能的矿山安全预警与监控

为提高矿山的安全管理水平,保证矿山安全生产,提出基于大数据和人工智能的矿山安全预警与监控方法。该方法以大数据采集层获取的矿山安全数据为基础,通过大数据处理层中的加权深度森林挖掘数据中的离群数据,并基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）方法完成矿山安全大数据降维后,将该数据输入大数据分析层的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）组合模型中,预测矿山安全情况,并通过大数据可视化层发送安全预警。测试结果表明,该方法能够完成矿山安全预警与监控,并确定安全风险源。     

大数据背景下的无人机安全预警机制构建分析——基于信息—模型—知识的集成

无人机在治理层面存在诸多问题,带来了无人机在社会生活的大量隐患,由此隐患导致了无人机突发社会安全事件的发生。治理主体在无人机安全事件处理中明显存在“轻预测预警、重应急处置”的倾向,致使治理主体在无人机突发社会安全事件来临时处于被动地撞击式反应,而不是主动出击。基于此,本文以大数据为手段,借助信息—模型—知识的集成,分析事件预警过程所对应的信息监测、情报分析、决策研判等三个重要环节,探索当前形势下针对无人机突发社会安全事件预警机制的构建。     

基于大数据的配电网运行风险智能预警方法

随着配电网规模化建设数量的增多,在运行过程中易发生故障等问题繁盛频率也逐渐加大,因此为了提高配电网运行风险预测能力,依托大数据技术提出了配电网运行风险智能预警方法.通过粒子群算法识别配电网运行风险相关数据,并对其进行数据集合;采用回溯法清洗数据,根据莱特检测法剔除不良数据,利用多源异构融合法合并数据源,完成数据分类预处...     

基于数据驱动的电力安全生产事故风险预警研究

智能电网的快速发展和广泛应用为电力企业提供了来源复杂、结构多样的海量数据，使得智能电网成为大数据最重要的应用领域之一。如何应用大数据技术实现对电力安全生产数据的采集、存储和挖掘，进而提高电力企业的安全生产水平成为当前重要的研究课题。本文首先阐述了电力大数据和大数据技术的基本概念，然后借鉴传统的“海因里希法则”的思想，从隐患的角度出发，运用大数据技术对我国某省电力安全生产数据进行处理，通过这些数据建立某省电力企业的安全事故比例模型。再通过回归分析，对未来可能存在的隐患数量进行预测。最后根据安全事故比例模型对未来可能发生事故、事件数量做出预测，确定隐患数量的控制目标，形成一套安全生产预警模型，从而达到消除隐患、减少事故发生目的。     

面向大数据的通信铁塔分析预警平台

笔者在结合传感器等物联网数据采集手段的基础上,围绕大数据建模,利用云计算、大数据分析技术设计通信铁塔分析与预警平台,采集全国3大类、5000多座铁塔的工程、维护、监测等档案信息,构建铁塔资源数据库,判断铁塔是否存在安全隐患。通过分析铁塔日常监测大数据,实现通信铁塔的安全动态监管,探索通信铁塔安全管理新思路。     

大数据时代下信息安全风险研究

大数据是当前时代的一大新特点,大数据在带给人们智能化、互联化及便捷化生活的同时,在数据查询、存储、应用的过程中面临诸多信息安全风险,并在一定程度上制约了信息技术的进一步发展。本文对当前社会现存的信息安全风险从不同角度进行了简要划分,并针对不同类型的风险给出相应解决措施,探讨大数据时代的信息安全风险管理方案。     

基于大数据的火灾智能预警系统

传统基于GSM蜂窝网的无线火灾预警系统由于成本高、感知终端电池耗电快等原因,一直很难得到大规模的应用.而LPWAN技术的快速发展,极大地降低了系统成本和感知终端的能耗,推动了火灾智能预警系统的快速发展.本文设计了一种基于大数据的无线火灾智能预警系统,通过该系统不但能够及时发现火灾,实时掌握火灾发生位置,还可以实现多个部门及个人的联动.实际使用结果表明,该系统不但通信成本低、电池寿命长,而且有效地降低了城市火灾发生率,提高了城市火灾救援效率和消防服务水平,并得到了广泛的推广和应用.     

应用大数据模型实现气象防雷的预警分析方法

针对传统雷电监测预警系统稳定性不足、测试精度低等缺点,研究设计出一款气象防雷预警系统;本系统基于大数据云平台技术对传统雷电监测系统进行设计与改良,运用抗劣化大数据感知模块对气象信息进行采集;运用云服务平台与物理平台共同搭建防雷预警系统的网络架构;利用CART算法与ID3算法相结合的大数据分析算法对空气中的雷电监测数据进行分类处理;经实验表明,本研究使系统的精确度大于0.1,还增强了系统的稳定性,为雷电监测行业的发展奠定了理论基础.     

基于电网物资大数据的质量预警系统研究

国网物资有限公司是服务于国家电网有限公司物力集约化管理的专业机构和总部集中招标代理平台。公司以服务物力集约化管理和电网建设为己任,充分发挥自身优势,建立了一套基于电网物资大数据的质量预警系统。该预警系统充分利用科研院所、生产厂家数据资源,通过收集、挖掘电网物资生产厂家信息、原材料市场价格、用工成本、行业合理利润、缺陷等数据,利用大数据思维,从设备生产的“人机料法环”五个环节出发,以主流供应商成本调研数据为基础,构建成本模型、质量缺陷库、平均成本数据库,并采用正态分布分析法,建立了基于一套“红黄绿灯”的预警逻辑的质量预警系统。本文以配电变压器举例说明。     

两级回归的流式大数据事件自适应预警方法

流式数据事件具有时间持续性,受采集器频率及外部环境干扰等因素影响,流式数据具有规模大、数据漂移等特征,且事件发生具有随机性特点,导致现有流式数据事件预警方法准确性很低,且在事件完全结束前无法得出判识结果,预警具有滞后性.针对这些问题提出一种两级回归的流式大数据事件自适应预警方法.该方法首先基于海量历史灾害事件,引入一级...     

基于大数据平台的PM2.5监测预警系统研究

介绍了PM2.5监测预警系统的架构,分析了PM2.5云监测仪的构成要素以及数据立方大数据处理系统的优势,论述了应用大数据技术的必要性,列举了成功案例,并通过精确度实验证明了PM2.5监测预警系统较好的实施效果.     

基于大数据平台的海南省突发事件预警信息发布系统设计

建设突发事件预警信息发布系统是防范灾害风险的重要手段。根据海南省突发事件预警信息的特点及预警信息数据特征,开展系统需求分析,提出突发事件预警信息发布系统体系结构,采用数据挖掘、数据仿真等大数据技术辅助应急决策,分析发展态势,并制定应急预案,对预警效果进行评估,动态调整应急策略。系统总体架构分为业务应用、平台服务、数据支撑、基础设施等四个层级,并设计了一个大数据预警信息发布模型。系统功能框架分为实时采集、预警信息发布与预警信息发布渠道三个子系统,对原有系统和新系统的预警信息采集、数据处理和发布性能进行对比测试,基于大数据平台的海南省突发事件预警信息发布系统响应能力提高1.8至2.5倍。     

基于大数据挖掘的变电设备故障预警研究及应用

In view of the lack of effective fault early warning and prediction methods for substation equipment, this paper proposes Pearson correlation analysis, one-way ANOVA, statistical comparison and other methods to analyze the correlation of various substation equipment patrol data, and then establishes a logistic regression fault prediction model to realize the advanced early warning of equipment status. The classification depth learning neural network model based on depth learning can accurately judge the possible fault types of early warning equipment. Finally, the substation intelligent operation and maintenance assistant decision-making big data platform is built to visualize the early warning model of substation equipment failure; the risk matrix analysis method is used to manage and control the equipment at different levels, to assist in optimizing the operation and maintenance strategy, so that the important equipment can get the key operation and maintenance, and realize the differential operation and maintenance of substation equipment. A large number of practical tests show that the accuracy of this method reaches more than 90%, which is about 20 times higher than the previous manual experience. The equipment failure rate is reduced by 75% and the equipment availability coefficient is 99.988%. This method greatly improves the equipment health level and the equipment operation and maintenance efficiency.     

基于数据挖掘的航班延误预警管理分析

目前国内对航空公司航班延误状态的描述缺乏统一的计算模型,对航班延误结果的评价也不是很明确。基于航空公司大量历史运行数据,结合数据挖掘中的预测模型建立方法,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Proces,AHP)提出了以延误率、平均延误时间、延误旅客人数为评价指标的航班延误状态描述方法,并运用马尔可夫(Markov)链对评价指标进行预测。利用模糊层次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process,FAHP)得到各指标权重,结合模糊综合评判法对航班延误状况进行综合评价,建立航班延误预警指标体系。仿真实验与结果分析表明:预警指标能较准确地反映航班延误状况,评价结果客观,可为航空公司航班延误预警管理提供理论与方法支持。