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由大数据分析得出基层自查隐患不足、习惯性违章需整治及开展设备设施隐患排查的必要性等安全生产管理方面的问题,指明安全生产管理的方向,从而说明大数据在定量、科学及规范指导安全生产中的重要性、必要性和实用性。 相似文献
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《铁路节能环保与安全卫生》2015,(2)
本文阐述了企业安全生产预警系统和"大数据"技术的概念,重点研究了如何利用"大数据"技术在数据采集、利用中的特有优势,解决传统方法面临的数据采集困难、数据分散且数量较大、分析结果不准确,以及无法实现预测功能等问题。通过"大数据"技术,可以提高数据采集效率、挖掘数据价值,实现真正的预测预警。同时,本文还提出了企业安全生产预警系统未来研究的四个重点方向。 相似文献
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正随着过去十几年安全生产信息化的发展,安全生产监管领域积累和沉淀了若干服务于安全生产业务的信息化系统,每个信息化系统均有各自的基础数据和业务数据,信息化系统的逐渐完善,既提升了安全生产监管效率和质量,而且为安全生产监管带来了巨大的潜在"红利"——海量的数据!以北京市为例,北京市安全生产监督管理局陆续开发上线了15个安全生产监管业务系统,积累了超过100亿条业 相似文献
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正信息化一方面加速了安全生产事故信息传播速度,导致安全生产的被关注度空前高涨;另一方面,也为解决安全生产问题带来了"利器"——大数据。当前,大数据正以惊人的速度渗透到越来越多的领域,电商、零售商、IT企业等应用大数据的成功案例屡见不鲜。大数据在安全生产中的应用,最基本的功能就是从海量的安全生产数据中寻找事故发生的规律、预测未来,从而对症下药,有效遏 相似文献
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为充分利用实际生产过程中产生的数值和文本数据,预防事故的发生,加强企业的安全管理水平,基于多种机器学习模型提出了一种能综合利用数值数据和文本数据的企业风险分析方法。首先,基于岭回归、被动进取、弹性网络回归、梯度增强等机器学习算法,构建了面向数据信息的生产风险分析模型;然后依次基于Jieba分词、LDA主题建模、单分类算法和集成算法等文本挖掘技术,构建了面向文本信息的生产风险分析模型;最后利用Pearson相关系数和回归算法,实现了面向“数值-文本”大安全数据的企业安全分析。结果表明:基于梯度增强回归算法的数据分析模型效果最好,基于Voting模型的文本分析模型表型分类效果最优,Pearson相关系数为0.443 8,基于GBR模型的“数值-文本”综合分析拟合度最高,“数值—文本—比对—综合”的大安全数据分析思路有助于提高企业的安全管理水平。 相似文献
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《中国安全科学学报》2017,(2)
为进一步挖掘统计数据中的安全规律,在场景研究基础上,分析泛场景数据的理论内涵,提出从时间、位置区域、行为个体、不安全动作、行为性质、行为痕迹、风险等级等7个维度表征不安全行为泛场景数据。通过对现实场景和抽象场景2个层面的采集数据进行单维度统计分析及多维度关联规则挖掘,实现了泛场景数据的应用。从全国225起瓦斯爆炸事故中采集871条不安全行为泛场景数据,并对其进行统计分析和关联规则挖掘。结果表明,泛场景数据的理论和方法可用来有效挖掘和释放统计数据价值,从多维度深入分析不安全行为的内在特征规律。 相似文献
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当代社会的生产生活都离不开电,各种电力设备和电器都需要电力来维持运转.由于电力安全生产意识淡薄或者用电安全教育不到位,我国每年都会发生各种各样的电力安全事故,对企业或者个人的财产安全和人身安全构成威胁.大数据技术作为一项新兴科技,在安全领域的应用比较广泛,它通过对海量数据的分析,探寻事物之间的关联性.在信息时代,大数据... 相似文献