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基于燃?xì)獍踩L(fēng)險(xiǎn)的大數(shù)據(jù)預(yù)警模型研究

文檔作者：劉江濤等文檔來源： 1．北京市市政工程設(shè)計(jì)研究總院有限公司 2．北京市燃?xì)饧瘓F(tuán)有限責(zé)任公司，北京100035；3．北京建筑大學(xué)，北京100044；4．北京水木聯(lián)合科技有限公司，北京10009		點(diǎn) 擊數(shù)：	更新時(shí)間： 2023年03月10日
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第38卷 第12期
2018年l2月
煤氣與熱力
GAS＆ HEAT
VO1．38 No．12
D( ．20l 8
· 燃?xì)廨斉渑c儲(chǔ)運(yùn)·
基于燃?xì)獍踩L(fēng)險(xiǎn)的大數(shù)據(jù)預(yù)警模型研究
劉江濤 ， 張 濤 ， 吳 波 ， 顧先凱 ， 李春青 ， 關(guān)鴻鵬 ，
李夏喜 ， 曹印峰 ， 詹淑慧 ， 甘穎濤 ， 蔭東錦 ， 任立坤
(1．北京市市政工程設(shè)計(jì)研究總院有限公司，北京100082；2．北京市燃?xì)饧瘓F(tuán)有限責(zé)任公司，
北京100035；3．北京建筑大學(xué)，北京100044；4．北京水木聯(lián)合科技有限公司，
北京100097)
摘 要： 確定燃?xì)夤艿腊踩L(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)預(yù)警模型采用懷卡托智能分析環(huán)境。確定數(shù)據(jù)預(yù)處
理流程，包含原始數(shù)據(jù)的獲取、數(shù)據(jù)清洗、特征變量確定與提取、缺失值填補(bǔ)、訓(xùn)練樣本的選取 指
出內(nèi)部因素?cái)?shù)據(jù)為管齡、管材、管徑、壓力級(jí)制、埋深、管理單位，外部因素?cái)?shù)據(jù)為鐵路、地鐵等電氣
化軌道、水系面(河流與湖泊)等影響管道腐蝕的3類。從數(shù)據(jù)庫中隨機(jī)提取正樣本l份，負(fù)樣本4
份，每份各855個(gè)樣本點(diǎn)。將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集分成3組：訓(xùn)練樣本l、訓(xùn)練樣本2、訓(xùn)練樣本3，組成分別
為正樣本+負(fù)樣本l，正樣本+負(fù)樣本2，正樣本+負(fù)樣本3：確定缺失值填補(bǔ)采用KNN算法。選
擇決策樹c4．5、隨機(jī)森林、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)和邏輯回歸6種算法作為預(yù)警模
型訓(xùn)練算法。根據(jù)選擇的算法，同時(shí)考慮內(nèi)外部因素的影響，進(jìn)行預(yù)警模型訓(xùn)練(即實(shí)驗(yàn))：根據(jù)
實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較分析，選出隨機(jī)森林為最優(yōu)算法。同時(shí)考慮內(nèi)外部因素比僅考慮內(nèi)部因素，模型準(zhǔn)確
率提高5．07％ 。
關(guān)鍵詞： KNN算法； 隨機(jī)森林算法； 數(shù)據(jù)挖掘； 燃?xì)夤艿腊踩L(fēng)險(xiǎn)； 大數(shù)據(jù)預(yù)警模型
中圖分類號(hào)：TU996．8 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編號(hào)：1000—4416(2018)12—0A36—07
作者簡(jiǎn)介：劉江濤，男，教授級(jí)高級(jí)工程師，碩士，主要
從事能源綜合利用工程、供熱及燃?xì)夤こ痰脑O(shè)計(jì)、運(yùn)營、管
理與研究工作。
收稿日期：2018—08—29； 修回日期：2018—10—15
1 概述
21世紀(jì)，被稱為天然氣時(shí)代 。，城市燃?xì)庠诮o
居民生活及經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來正向作用的同時(shí)，隨之而
來的安全問題也影響著城市及社會(huì)的發(fā)展。由于管
理跟不上發(fā)展的步伐，加之管道腐蝕以及第 方施
工破壞，燃?xì)庑孤┩话l(fā)性大，可控性差，威脅著周邊
環(huán)境中人員財(cái)產(chǎn)安全 。近年來，燃?xì)庑孤┒鴮?dǎo)致
的爆炸事故居高不下，據(jù)統(tǒng)計(jì)，2014_2017年度全
國燃?xì)獗ㄊ鹿史謩e為693、825、908、950起 卜 。
城市燃?xì)馐鹿试斐傻娜藛T傷 及財(cái)產(chǎn)損失不可小
覷，同時(shí)也造成了不良的社會(huì)影響，加之政府及社會(huì)
對(duì)安全關(guān)注度有增無減，燃?xì)夤芫W(wǎng)的安全管理問題．
已成為相關(guān)管理者的首要問題。
作為城市能源的主要供應(yīng)方式之一，燃?xì)夤芫W(wǎng)
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