[发明专利]一种基于大数据的危化品运输风险预测系统

说明书

本发明涉及一种基于大数据的危化品运输风险预测系统，其特征在于：包括数据表达模块、风险因素统计和分析模块、预测模块以及仿真实验与系统实现模块。本发明充分发挥物联网技术、数据挖掘技术、统计管理技术、移动通信技术等学科交叉的优势，深入研究面向危化品运输的数据仓库模型、风险因素分析方法与风险预测机制，力求在区域危化品运输风险分析与预测的关键问题研究中取得突破性的进展。

技术领域

本发明涉及一种基于大数据的危化品运输风险预测系统。

背景技术

随着中国经济的迅猛发展，危险化学品已成为国防建设、工农业生产及人民日常生活中不可缺少的重要物资。然而，危险化学品在道路运输过程中，由于设备缺陷、撞击、挤压等原因，盛装易燃、易爆、有毒危险品的容器及相关辅助设施有可能被击穿或破裂、损坏，泄漏出所运的大量易燃、易爆、有毒化学品，进而导致火灾、爆炸、中毒等重大事故发生。尤其在北京币这样的国家中心城币，危险化学品道路运输车辆不可避免地需要通过人口聚集区域，从而对沿途的居民、行人、其他车辆及设施等构成潜在的巨大威胁。为此，对于危化品的运输风险分析与预测，及其安全监控与保障尤为重要。在危化品逐渐向集中式管理趋势发展的今天，物联网和数字城币化建设的迅猛发展已经将危化品的信息化管理体系带入了大数据时代。而面对这些海量的基础采集数据，传统的数据分析工具已经无法满足如此巨大、异构、时变的非结构化数据的分析需求，从而导致了一种“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘技术恰恰是解决这一难题的最佳方法。大数据时代的到来以及数据挖掘技术的日趋成熟无疑为危化品运输的安全管理走向信息化道路提供了一个强有力的支撑工具。

国际上，分析危险化学品运输风险早已引起实践界和学术界的关注。我国对危险化学品运输风险分析的研究是在20世纪90年代中后期才逐渐出现。经过20多年的研究，国内外在危险化学品运输风险分析方面已取得了很多较好的成果。然而遗憾的是，目前大部分对于危化品风险分析的研究仍然存在一系列问题，主要表现在:

(1)缺乏有效的多维、多源数据表达方法，无法为危化品运输风险分析提供全面的数据支撑；

(2)缺乏基于现代信息技术的风险分析方法，目前的风险分析大多采用大数定理的传统概率统计方法；

(3)缺乏实时性的动态风险预测模型，目前大部分已有研究仍然面向确定性的运输风险进行风险预测，而考虑运输风险的不确定性因素，并通过反馈机制的动态预测方法将使风险分析更加符合实际；

(4)缺乏完善的危化品运输风险预测软件系统，未将空间信息引入到风险分析的各个环节，缺乏危化品风险事故的风险时空分布图的信息化表示。

综合以上分析我们认为，将数据挖掘技术应用于危化品运输的风险分析与预测，并在此基础上从数据表达、理论方法、预测模型以及软件系统开发四个角度，对于影响危化品运输安全管理的各项关键技术进行深入分析将会是一个极具发展潜力的研究方向。

发明内容

本发明设计了一种基于大数据的危化品运输风险预测系统，其解决的技术问题是：(1)现有技术缺乏有效的多维、多源数据表达方法，无法为危化品运输风险分析提供全面的数据支撑；(2)现有技术缺乏基于现代信息技术的风险分析方法，目前的风险分析大多采用大数定理的传统概率统计方法；(3)现有技术缺乏实时性的动态风险预测模型，目前大部分已有研究仍然面向确定性的运输风险进行风险预测，而考虑运输风险的不确定性因素，并通过反馈机制的动态预测方法将使风险分析更加符合实际；(4)现有技术缺乏完善的危化品运输风险预测软件系统，未将空间信息引入到风险分析的各个环节，缺乏危化品风险事故的风险时空分布图的信息化表示。

为了解决上述存在的技术问题，本发明采用了以下方案：

一种基于大数据的危化品运输风险预测系统，其特征在于：包括数据表达模块、风险因素统计和分析模块、预测模块以及仿真实验与系统实现模块。

进一步，所述数据表达模块包括数据仓库建模和数据仓库构建；