支持向量机决策树在隐患预警模型中的应用
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Risk Early-Warning Model Based on SVM Decision Tree
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    摘要:

    危化企业的安全监控数据具有社会价值,对安全隐患进行实时精确的预测是预警研究的热点,本文从人、设备、环境和管理四个维度出发,对安全生产隐患预警的相关指标进行分析,构建隐患预警指标体系,在此基础上,构建了自底向上的基于支持向量机的决策树多分类预警模型,实现对安全等级的的准确分类并用于预警未来的安全生产状态,通过与自顶向下的多分类模型比较,证实本文所采用的预警模型具有较好的实时性和精确度,满足对预警模型的基本要求.

    Abstract:

    The security monitoring data of Dangerous chemicals business has great social value, especially real-time accurate prediction of the security risk has become a hot warning research. From the view of four dimensions which are people, equipment, the environment and management, this article analyzes the relevant indicators of safety hazards warning, constructs the bottom-up decision tree based on multi-classification SVM warning model, constructs a bottom-up decision tree SVM multi-classification model based on early warning, to achieve the security level of accurate classification and for future production safety status warning. By comparison with more top-down classification model, it confirms that early warning model used in this paper has better performance in real-time and accuracy, and meets the basic requirements of early warning models.

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引用本文

闫晓静,于放,孙咏,肖卡飞,王嵩.支持向量机决策树在隐患预警模型中的应用.计算机系统应用,2017,26(2):212-216

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  • 收稿日期:2016-05-16
  • 最后修改日期:2016-06-16
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  • 在线发布日期: 2017-02-15
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