[发明专利]一种基于大数据的危化品运输风险预测方法在审
| 申请号： | 201810596267.X | 申请日： | 2018-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN108694516A | 公开（公告）日： | 2018-10-23 |
| 发明（设计）人： | 陈增强;戴波;刘学君;王芳 | 申请（专利权）人： | 北京石油化工学院 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q10/08 |
| 代理公司： | 宁波高新区核心力专利代理事务所(普通合伙) 33273 | 代理人： | 涂萧恺 |
| 地址： | 102617 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于大数据的危化品运输风险预测方法，包括以下步骤：针对危化品运输风险事件的低概率高危害的特征，在风险等级划分与因素关联分析的基础上，为每一种风险因素添加权重，同时充分考虑空间地域特性、运输事故率、暴露人口数、期望损失度量因子，通过集成方法将多个单一定性和定量预测模型进行集成，构建一个危化品运输风险多维因素组合预测模型，从而有效提高预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 危化品运输 风险预测 预测模型 大数据 风险事件 风险因素 关联分析 空间地域 期望损失 运输事故 度量 多维 构建 权重 定性 暴露 概率 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于大数据的危化品运输风险预测方法，包括以下步骤：针对危化品运输风险事件的低概率高危害的特征，在风险等级划分与因素关联分析的基础上，为每一种风险因素添加权重，同时充分考虑空间地域特性、运输事故率、暴露人口数、期望损失度量因子，通过集成方法将多个单一定性和定量预测模型进行集成，构建一个危化品运输风险多维因素组合预测模型，从而有效提高预测精度；其最优组合预测模型定义如下:设{yi}，(t＝1,2,...,n)表示n个实际观测序列，{fn}表示用第i种预测方法计算得到的预测值拟合序列((i＝1,2,...,k；t＝1,2,...,n),{wi}表示各种预测方法在组合模型的权重集合(i＝1,2,3...,k),![]()
表示组合这些模型计算得到的预测值和序列，因此:![]()
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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