基于燃气安全风险的大数据预警模型研究

作     者：刘江涛 张涛 吴波 顾先凯 李春青 关鸿鹏 李夏喜 曹印峰 詹淑慧 甘颖涛 荫东锦 任立坤 LIU Jiangtao;ZHANG Tao;WU Bo;GU Xiankai;LI Chunqing;GUAN Hongpeng;LI Xiaxi;CAO Yinfeng;ZHAN Shuhui;GAN Yingtao;YIN Dongjin;REN Likun

作者机构：北京市市政工程设计研究总院有限公司北京100082 北京市燃气集团有限责任公司北京100035 北京建筑大学北京100044 北京水木联合科技有限公司北京100097 

出 版 物：《煤气与热力》 (Gas & Heat)

年 卷 期：2018年第38卷第12期

页      码：36-42页

摘      要：确定燃气管道安全风险大数据预警模型采用怀卡托智能分析环境。确定数据预处理流程,包含原始数据的获取、数据清洗、特征变量确定与提取、缺失值填补、训练样本的选取。指出内部因素数据为管龄、管材、管径、压力级制、埋深、管理单位,外部因素数据为铁路、地铁等电气化轨道、水系面(河流与湖泊)等影响管道腐蚀的3类。从数据库中随机提取正样本1份,负样本4份,每份各855个样本点。将训练数据集分成3组:训练样本1、训练样本2、训练样本3,组成分别为正样本+负样本1,正样本+负样本2,正样本+负样本3。确定缺失值填补采用KNN算法。选择决策树C4.5、随机森林、贝叶斯网络、朴素贝叶斯、支持向量机和逻辑回归6种算法作为预警模型训练算法。根据选择的算法,同时考虑内外部因素的影响,进行预警模型训练(即实验)。根据实验结果比较分析,选出随机森林为最优算法。同时考虑内外部因素比仅考虑内部因素,模型准确率提高5.07%。

主 题 词：KNN算法 随机森林算法 数据挖掘 燃气管道安全风险 大数据预警模型 

学科分类：08[工学] 081404[081404] 0814[工学-地质类] 

D　O　I：10.13608/j.cnki.1000-4416.2018.12.008

馆 藏 号：203424147...