一种安全生产预警指数建模方法与流程

本发明涉及数据分析，尤其为一种安全生产预警指数建模方法。

背景技术：

1、安全生产预警指数建模方法的背景主要与近年来我国安全生产工作取得的新进展有关。通过开展“隐患治理年”“安全生产年”等一系列主题活动，安全生产工作在多个方面取得了显著成效。然而，随着生产规模的扩大和复杂程度的提高，安全生产面临的挑战也在增加。因此，如何更有效地预防和减少安全事故的发生，成为当前亟待解决的问题。现有技术中，特征选择往往需要依赖领域知识和专家经验，这可能导致主观性的问题。不同的专家可能有不同的理解和选择，可能会忽略一些重要的特征或选择不够合理的特征，并且在提取的过程中，会选择过多的相关特征，导致特征之间存在冗余或者高度相关性，影响模型的泛化能力。鉴于以上问题，本发明提出一种安全生产预警指数建模方法以解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种安全生产预警指数建模方法，以解决相关技术中提出的问题。

2、为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种安全生产预警指数建模方法，包括如下步骤：

3、s1：明确预警目标，收集与安全生产相关的多源数据并对收集到的数据进行预处理；

4、s2：结合专业领域知识和经验从预处理后的数据中提取与预警目标相关的特征指标；

5、s3：计算每个特征指标的权重，对特征指标进行评估，根据评估的结果对特征进行优化；

6、s4：构建预警指数模型，使用优化后的特征指标对模型进行训练，调整模型参数；

7、s5：根据建立的预警指数模型，计算并应用预警指数。

8、进一步地，s1中与安全生产相关的数据包括企业内部系统数据和外部公开资源数据。

9、进一步地，s1中预处理包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理。

10、进一步地，s2中结合专业领域知识和经验包括专家访谈和调研、专家评审和反馈、专家会议和讨论以及文献研究和案例分析。

11、进一步地，s2中提取与安全生产预警相关的特征指标基于皮尔逊相关系数，通过比较待提取的数据与预警目标数据的相关性，从而提取特征指标，计算公式如下：

12、

13、其中，x是预警目标的数据，y是预处理后的数据，cov(x，y)表示两组数据的协方差，σx表述x组数据的标准差，σy表示y组数据的标准差，e(x)表示x组数据的均值，e(y)表示y组数据的均值。

14、进一步地，s3中在特征指标进行评估之前对提取出的特征进行特征缩放，将所有特征数据缩放到统一尺度，消除特征之间的量纲差异，特征缩放基于均值归一化，计算公式为：

15、

16、其中，i表示要素，n表示要素的数量，j表示特征指标，x′ij表示第j项指标的第i个要素归一化的数据，xij表示第j项指标的第i个要素的原始数据，mean(x1j，x2j，...，xnj)表示第j项指标的均值；max(x1j，x2j，...，xnj)和min(x1j，x2j，...，xnj)表示第j项指标中的最大值和最小值。

17、进一步地，s3中计算每个特征指标的权重的步骤如下：

18、s31：计算第j项指标下第i个要素占该指标的权重：

19、

20、其中，i＝1，2，...，n；j＝1，2，...，m；n为要素的数量，m为特征指标的数量。

21、s32：计算第j项指标的熵值：

22、

23、s33：计算第j项的差异系数：

24、

25、s34：计算第j项指标的权值：

26、

27、s35：计算第j项指标的权重：

28、

29、进一步地，s3中根据评估结果对特征进行优化包括删除冗余特征、合并相似特征、调整特征权重。

30、进一步地，s5中根据建立的预警指数模型计算每个时间点的预警指数，并根据预设的预警指数阈值进行预警判断，当预警指数超过阈值时，触发相应的预警措施和应急响应。

31、进一步地，预设的预警指数阈值的来源包括历史数据经验、专家经验和模型验证。

32、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

33、本发明通过计算特征指标的权重，便于理解每个特征对安全生产预警指数的贡献程度，助于解释模型的结果，找出对安全生产具有重要影响的因素，并为决策提供可靠的依据，对特征进行评估优化可以筛选出对安全生产状况具有更高预测能力的关键特征，这样可以减少冗余特征的影响，提高模型的性能和预测准确度。

技术特征：

1.一种安全生产预警指数建模方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种安全生产预警指数建模方法，其特征在于，s1中与安全生产相关的数据包括企业内部系统数据和外部公开资源数据。

3.根据权利要求1所述的一种安全生产预警指数建模方法，其特征在于，s1中预处理包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理。

4.根据权利要求1所述的一种安全生产预警指数建模方法，其特征在于，s2中结合专业领域知识和经验包括专家访谈和调研、专家评审和反馈、专家会议和讨论以及文献研究和案例分析。

5.根据权利要求1所述的一种安全生产预警指数建模方法，其特征在于，s2中提取与安全生产预警相关的特征指标基于皮尔逊相关系数，通过比较待提取的数据与预警目标数据的相关性，从而提取特征指标，计算公式如下：

6.根据权利要求1所述的一种安全生产预警指数建模方法，其特征在于，s3中在特征指标进行评估之前对提取出的特征进行特征缩放，将所有特征数据缩放到统一尺度，消除特征之间的量纲差异，特征缩放基于均值归一化，计算公式为：

7.根据权利要求6所述的一种安全生产预警指数建模方法，其特征在于，s3中计算每个特征指标的权重的步骤如下：

8.根据权利要求1所述的一种安全生产预警指数建模方法，其特征在于，s3中根据评估结果对特征进行优化包括删除冗余特征、合并相似特征、调整特征权重。

9.根据权利要求1所述的一种安全生产预警指数建模方法，其特征在于，s5中根据建立的预警指数模型计算每个时间点的预警指数，并根据预设的预警指数阈值进行预警判断，当预警指数超过阈值时，触发相应的预警措施和应急响应。

10.根据权利要求9所述的一种安全生产预警指数建模方法，其特征在于，预设的预警指数阈值的来源包括历史数据经验、专家经验和模型验证。

技术总结本发明涉及数据分析技术领域，具体涉及一种安全生产预警指数建模方法，包括如下步骤：明确预警目标，收集多源数据并对收集到的数据进行预处理；从预处理后的数据中提取与预警目标相关的特征指标；计算每个特征指标的权重，对特征指标进行评估，根据评估的结果对特征进行优化；构建预警指数模型，使用优化后的特征指标对模型进行训练；根据建立的预警指数模型，计算并应用预警指数。本发明通过计算特征指标的权重，便于理解每个特征对安全生产预警指数的贡献程度，助于解释模型的结果，找出对安全生产具有重要影响的因素，对特征进行评估优化可以筛选出对安全生产状况具有更高预测能力的关键特征，提高模型的性能和预测准确度。技术研发人员：李帅,田蕾,朱秋睿受保护的技术使用者：中建材信息技术股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29