[发明专利]基于机器学习的动态火灾风险评估方法、装置及服务器在审
| 申请号： | 201810946207.6 | 申请日： | 2018-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN109118095A | 公开（公告）日： | 2019-01-01 |
| 发明（设计）人： | 王元鹏;徐放;刘濛;隋虎林;邢翱;王军 | 申请（专利权）人： | 深圳市中电数通智慧安全科技股份有限公司;公安部沈阳消防研究所 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518100 广东省深圳市龙*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于消防风险评估技术领域，提供了一种基于机器学习的动态火灾风险评估方法、装置、服务器及存储介质，其中，所述方法包括如下步骤：利用专家打分法建立区域风险评估模型，所述区域风险评估模型具有多个指标及指标权重；建立多元线性回归模型，利用指标权重对多元线性回归模型进行初始化；当出现异常报警时执行模型调整步骤对多元线性回归模型进行调整；利用经过调整的多元线性回归模型进行火灾风险评估；其中，模型调整步骤包括：根据异常报警产生异常样本，将异常样本加入训练样本集；利用训练样本集对多元线性回归模型进行重新训练。本发明能够在学习专家经验的同时根据实际火情对模型作出动态的调整。 | ||
| 搜索关键词： | 多元线性回归模型 风险评估 风险评估模型 训练样本集 基于机器 模型调整 异常报警 指标权重 火灾 服务器 样本 存储介质 专家经验 初始化 动态的 火情 学习 消防 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的动态火灾风险评估方法，其特征在于，包括：利用专家打分法建立区域风险评估模型，所述区域风险评估模型包括多个指标权重；建立多元线性回归模型，利用指标权重对多元线性回归模型进行初始化；当出现异常报警时执行模型调整步骤对多元线性回归模型进行调整；利用经过调整的多元线性回归模型进行火灾风险评估；其中，模型调整步骤包括：根据异常报警产生异常样本，将异常样本加入训练样本集；利用训练样本集对多元线性回归模型进行重新训练。
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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
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
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