本文選題：事故隱患　切入點：隱患辨識　出處：《中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為改良企業(yè)既有隱患排查治理方法,提高辨識效率,提升整改效果,應(yīng)用并優(yōu)化數(shù)據(jù)流滑動窗口模型、等價類變化算法、變化挖掘算法等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),構(gòu)建1種關(guān)聯(lián)隱患預(yù)警方法,該方法以企業(yè)歷史隱患數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過挖掘?qū)崟r隱患數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則,發(fā)布關(guān)聯(lián)隱患的類型、存在可能性和變化模式等預(yù)警信息,指導(dǎo)企業(yè)進行針對性排查和整改。最后,以72家安全管理性質(zhì)相似企業(yè)的28 957項隱患數(shù)據(jù)為例,驗證該方法可行性。研究結(jié)果表明:該方法不但能挖掘關(guān)聯(lián)隱患類型及其變化模式,而且預(yù)警準確率隨置信度水平提升而不斷提高。
[Abstract]:In order to improve the existing hidden trouble detection and management method, improve the identification efficiency, improve the effect of rectification, apply and optimize data flow sliding window model, equivalent class change algorithm, change mining algorithm and other data mining technology. Based on the historical hidden trouble data of the enterprise, this method is based on mining the association rules of the real-time hidden danger data, promulgating the type of the association hidden danger, the possibility of existence and the change pattern and so on. Guiding enterprises to carry out targeted investigation and rectification. Finally, taking 28,957 hidden danger data from 72 companies with similar safety management nature as an example, The feasibility of the method is verified. The results show that the method can not only mine the types of association hidden dangers and their changing patterns, but also improve the accuracy of early warning with the increase of confidence level.
【作者單位】： 國網(wǎng)吉林省電力有限公司;中國地質(zhì)大學(xué)(北京)工程技術(shù)學(xué)院;國網(wǎng)吉林省電力有限公司延邊供電公司;
【基金】：國家重點研發(fā)計劃項目(2016YCF0801906)
【分類號】：F273;F426.61;TP311.13

【參考文獻】

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6 郭，

本文編號：1626449