基于大数据挖掘的电力变压器健康状态差异预警规则策略

考虑到模糊边界问题以及变压器个体之间的差异性特征,提出了一种基于大数据挖掘的电力变压器健康状态差异预警规则策略。应用模糊C-均值法辨识变压器的最优特性,通过概率图验证该方法能最大限度地反映变压器的个性化特征,且所选特征下的全套溶解数据符合Weibull模型。对溶解气体分布特征与缺陷/故障率进行关联分析,计算出相应的报警阈值。将气体浓度和气体增加率与已建立的警告相关联,可以识别变压器的运行状态。在此基础上,提出了基于不同阈值的预警规则,并将其应用于现场运行的变压器。试验结果表明,提出的方法准确率高达98.21%,证明了提出方法具有良好的状态监测性能。

基于药物滴速预警规则降低某院输液速度相关不良反应发生率的药学实践

目的建立药品滴速预警规则,降低某院输液速度相关不良反应发生率,保障用药安全。方法通过查询文献,总结某院易出现输液速度相关不良反应的21种药品及不良反应。利用医院信息系统设置203种静脉滴注给药注射剂的药物滴速预警规则,对于无法计算滴速范围的注射剂相关信息维护至处方前置审核系统规则库中;临床药师在药学查房中重点监控输液速度。结果建立药物滴速预警规则后,未再出现输液速度相关不良反应。结论药师可通过建立药物滴速预警规则而减少输液速度相关不良反应的发生,促进临床合理用药,保障用药安全。

电信客户流失预警规则及其信度测定实证研究——以云南电信为例

以云南省昆明市区电信行业客户数据为样本,应用决策树算法分析流失客户特征,并得出电信客户流失的预警规则,计算出其预测准确率,再在显著的客户信息和预警规则的条件下,测定出所提取的规则发生的概率,即信度。实证研究表明:提取的预警规则准确率和信度都在95%以上,这为电信行业提供了有效的客户挽留决策分析依据。

基于Prescan的换道预警规则研究

对换道安全性进行研究,分析换道事故发生的主要原因。选取典型的换道场景,针对事故原因,进一步进行车辆运动学分析,建立出最小安全距离模型。综合考虑相对速度、相对纵向距离和评价指标TTC,提出符合实际的换道预警规则。运用Prescan和MATLAB/Simulink联合仿真,建立虚拟场景,进行验证。结果表明:提出的预警规则符合实际,具有实用价值和市场价值。

江苏省水质自动监测预警规则的设计与应用

基于分级、分类、精简的设计原则,设计了江苏省水质自动监测预警规则,包括运维人员进行核实,环保部门加强监控(一级预警);运维人员核实后,环保部门短信预警(二级预警);水质明显异常,核实确认后报送纸质版快报(三级预警)。该预警规则在江苏省水质自动监测系统中得到应用,通过与上下游环保局、督查部门的配合联动,在捕获水质异常信息、预警污染事故等方面发挥了重要作用。

基于大数据挖掘的电力变压器差异预警规则

考虑到模糊边界问题以及变压器个体之间的差异性特征,提出了一种基于大数据挖掘的电力变压器健康状态差异预警规则策略。应用模糊C-均值法辨识变压器的最优特性,通过概率图验证所提方法能最大限度地反映变压器的个性化特征,且所选特特征下的全套溶解数据符合Weibull模型。然后对溶解气体分布特征与缺陷/故障率进行关联分析,计算出相应的报警阈值。将气体浓度和气体增加率与已建立的警告相关联,可以识别变压器的运行状态,在此基础上,提出了基于不同阈值的预警规则,并将其应用于现场运行的变压器。试验结果表明:提出的方法准确率高达98.21%,证明了本文方法具有良好的状态监测性能。

浅谈我国商业银行信用风险预警规则体系

商业银行信用风险监控预警体系的构建是商业银行提高自身信用风险监控预警能力,实现高质量发展的关键。基于信用风险的管控要求,越来越多的商业银行尝试采取各类举措,建立完善多元工作机制,旨在强化自身对于信用风险的识别、监测以及应对能力。本文着眼于实际,在相关理论的指导下,统筹商业银行发展需求与国内金融市场概况等要素,采取针对性举措,完善信用风险预警规则,搭建起完备的信用风险监控预警机制。

基于遗传算法的采煤工作面隐患数据关联规则挖掘

分析了采煤工作面的隐患类型和属性,应用遗传算法建立关联规则挖掘模型,并通过文本挖掘与主题挖掘算法挖掘隐患之间的内在关系和隐患之间的关联规则,构建关联规则库。以山东某矿业公司的安全隐患检查记录为数据源,对模型进行验证,并对改进的遗传算法、遗传算法和Apriori算法进行性能对比,表明改进的遗传算法能够有效地挖掘隐患数据的关联规则,有助于加深安全管理人员对隐患数据间蕴含的内在规律的理解,为煤矿安全隐患排查治理提供依据,指导采煤生产的安全管理实践。

考虑驾驶人风格的跟车预警规则研究

为研究驾驶人的跟车特性及探究可适用于不同风格驾驶人的跟车预警规则,为自动驾驶车辆开发可满足不同用户驾驶需求和驾乘体验的主动安全预警系统,选取50名被试驾驶人开展实车试验,采集驾驶人跟车行为表征参数并基于雷达数据确定跟车事件提取规则。选取平均跟车时距和平均制动时距为二维向量,使用基于K-means聚类结果的高斯混合模型将驾驶人聚类为3种风格类型(冒进型、平稳型、保守型)。通过分析3组驾驶人的跟车及制动数据,将不同类型驾驶人的制动时距分位数作为跟车预警阈值,结合实际预警数据及不同制动时距分位数对应的预警正确率,对现有跟车预警规则进行调整,以适应不同类型驾驶人的驾驶需求。研究结果表明:3组驾驶人的平均跟车时距和平均制动时距差异显著,冒进型驾驶人倾向于选择较小的跟车时距和制动时距,保守型驾驶人的跟车时距和制动时距则普遍较大;3组驾驶人的实际跟车预警次数为215次,驾驶人采取制动操作而系统未予以预警的次数为329次,系统整体预警正确率为21.9%,漏警率为87.5%,通过分析信息熵等判定当前预警规则并不合理;将每类驾驶人制动时距的10%分位数作为阈值时的预警效果较好,调整后的跟车预警规则能在一定程度上适应不同的驾驶人类型。

基于设备日志的异构网络问题发现及预警方法

本文主要研究在NFV场景下应对接入种类繁多的日志,基于预警规则的日志问题发现及预警方法。具体方法为基于全量日志正文数据,对细分网元的日志量进行统计,得到网元日志量监测数据和日志正文表达式监测数据,结合自动化处理与AI算法初步生成问题发现规则集和历史预警数据集,引入时间序列异常检测算法,提升问题预警的智能化水平,进一步对自动生成的规则通过专家经验进行确认,得到有效的规则集合。经过验证,采用以上方法在生产环节可得到有效规则,并生成预警数据,实现精准监测日志量异常、发现问题日志并产生预警。

大数据背景下客户服务风险实时预警平台设计

随着生活水平的提高,人们对社会服务质量的要求也越来越高,客户满意度成为一个企业运营的重要评价标准之一,为保障客户满意度,通常需要对客户服务的全过程进行监控预警,而传统的报表分析或人工监控等方式存在数据不及时、耗费人工、便捷性差等方面的不足。本文基于SpringBoot框架技术,设计了一套集预警配置、预警通知、预警处理等为一体的风险预警系统,并采用ETL技术和Rete算法对大数据进行加工、分析和匹配,使系统具备高并发、高效率等特点。目前系统已稳定运行于中国移动客服系统,具备多种场景的实时预警能力,为用户及时发现客户服务过程中的风险提供了有效解决方案。

基于Simulink的换道防碰撞预警建模与仿真分析

结合正弦函数换道轨迹模型估计换道压线时间,识别换道意图。根据危险安全时间阈值建立换道安全预警距离模型和换道预警规则,并在Simulink中建模,对换道预警规则进行仿真分析。与其他换道安全距离模型进行对比,结果表明:设计模型的换道安全预警距离较小,在保证换道安全的基础上有利于提高换道效率。因此,参照换道危险状况建立的预警规则有实际意义和应用价值。

一种设备业务故障分级检测与预警聚合分析模式研究

传统故障预警检测方法存在普适性差、预警信息不详细、缺乏针对性的问题。针对当前遇到的问题,通过分析设备业务运行状态与监控统计数据特点,将分类与聚合的方法应用于设备业务故障预警检测,设计了一种设备业务故障分级检测与预警聚合分析模式,并详细阐述该检测模式的实现方法。

个人信用风险预警决策支持模型研究

文章在对我国个人消费信贷市场的急剧发展隐藏的个人信用危机分析的基础上,结合我国个人征信数据中心的建设状况,从个人信用风险预警指标体系的建立、风险预警规则的提取和风险预警系统的设计三方面提出了个人信用风险预警决策支持系统的设计方法。

通信网综合预警管控平台的建设

近年来通信网发展迅速,数据业务对支撑网的要求也越来越严格。通信网承载着大量的各类生产和管理业务,随着这些业务对通信网的依赖性越来越大,如何合理地利用有限的资源,成为日益突出的问题,其目的是提高网络资源的利用率,从而提高网络的运行服务质量,更好地满足通信网的要求,保证通信网络的安全稳定运行。

基于知识图谱的采油生产智能预警系统研究与应用

针对采油生产实时数据挖掘利用的需要,本研究将知识图谱技术应用到采油生产业务领域,构建了采油生产知识图谱,建立了采油生产预警推理规则定义方法和预警推理规则计算机解析方法,研制了一套采油生产智能预警系统。实际工程应用表明,利用该系统实现了56类采油生产异常问题的超前预警,促进了生产管控方式的变革,节约了生产成本,具有较好的应用前景。

抽水蓄能电站基建期预警监测管理系统研究与开发

陕西镇安抽水蓄能电站基建期采用了预警监测管理系统,智能化预警监测机制,智能预警信息推送,智能预警信息处置,实现了对涉安人员不安全行为和实物不安全状态由传统的人工监测到系统监测和报警的转变。通过自动识别、预测发生、预判趋势、预警提醒和预案解决,提升了现场施工安全管控水平,对于工程基建期安全维护起到良好的保障作用。

居家健康监护系统中健康评估预警功能设计

在现有居家健康监护系统中实现智能健康评估预警服务。通过在远程云服务器中构建基于生理参数的健康评估预警规则,采用逐一对比循环搜索算法,对用户的生理参数进行分析匹配,实现对用户健康的实时评估预警。利用系统配套开发的用户应用连接远程服务器,获取系统提供的包括生理参数查询、健康报告等在内的多种服务,用户可实时清楚了解自身健康状况,有效监测病情发展,防止病情恶化,及时予以诊治,并提供康复指导意见。

基于遗传算法的采煤工作面隐患数据关联规则挖掘

为探讨采煤工作面安全隐患的问题,挖掘隐患数据间的关联规则,以提高煤矿企业隐患治理能力。本文研究了采煤工作面的隐患类型和属性,应用遗传算法建立了关联规则挖掘模型,挖掘隐患排查记录数据中的关联规则。最后以山东某矿业公司的安全隐患检查记录为数据源,对模型进行验证,结果表明模型能够有效的发掘隐患数据的关联规则,有助于加深安全管理人员对隐患数据间蕴含的内在规律的理解,为煤矿安全隐患排查治理提供依据,指导采煤生产的安全管理实践。

抽水蓄能电站智能监测预警平台的研究与设计

通过对抽水蓄能电站各系统关键业务模块数据进行实时采集,统一数据存储,预警规则逻辑表达式灵活多变,可进行指标监测、趋势监测、状态统计次数监测等,满足了多样的业务需求。工程实践证明,异常数据不遗不漏,准确高效,提高了抽水蓄能电站智能化管理水平。