[发明专利]一种消防风险评估方法、装置及终端设备在审

专利信息
申请号: 201811286629.1 申请日: 2018-10-31
公开(公告)号: CN109242361A 公开(公告)日: 2019-01-18
发明(设计)人: 王元鹏 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
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06
代理公司: 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 代理人: 李艳丽
地址: 518000 广东省深圳市龙*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明适用于消防预警技术领域,提供了一种消防风险评估方法、装置及终端设备,其中,方法包括:获取统计数据,根据统计数据获得数据样本;根据火灾统计数据建立与同时期的社会综合统计数据对应的风险评估等级,以社会综合统计数据的统计指标为特征变量,以风险评估等级为期望输出结果建立训练样本;根据随机森林算法对特征变量进行筛选并建立指标集;根据指标集生成训练样本集并建立机器学习模型,通过训练样本集对机器学习模型进行预训练,获取优化模型;根据指标集采集指标分值并输入优化模型,获取优化模型输出的评估结果。本发明能够识别被监控环境中的危险品及获取其对应的风险评估等级,预防意外火灾事故,提高了火灾防治效率。
搜索关键词: 风险评估 统计数据 优化模型 指标集 机器学习模型 训练样本集 特征变量 终端设备 消防 火灾防治 火灾事故 火灾统计 监控环境 评估结果 输出结果 数据建立 数据样本 随机森林 统计指标 消防预警 训练样本 危险品 算法 采集 筛选 输出 期望 预防
【主权项】:
1.一种消防风险评估方法,其特征在于,包括:获取统计数据,并根据所述统计数据获得数据样本;其中,所述统计数据包括社会综合统计数据和火灾统计数据;根据所述火灾统计数据建立与同时期的所述社会综合统计数据对应的风险评估等级,将所述社会综合统计数据的统计指标作为特征变量,将所述风险评估等级作为期望输出结果,并根据所述特征变量和所述期望输出结果建立训练样本;根据随机森林算法对所述特征变量进行筛选,并根据筛选出来的所述特征变量建立指标集;根据所述指标集生成训练样本集并建立机器学习模型,通过所述训练样本集对所述机器学习模型进行预训练,以获取优化模型;根据所述指标集采集指标分值,并将所述指标分值输入所述优化模型,以获取所述优化模型输出的评估结果。
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