[發明專利]應急預案內容優化方法和計算機設備

有效

• 申請號: 202010088012.X
• 申請日: 2020-02-12
• 公開（公告）號: CN111324657B
• 公開（公告）日: 2023-09-08
• 發明（設計）人: 陳順清;彭進雙;包世泰;林時君;鄧明亮;江千騰;曹兵;魏琴;龍杰;柴理想
• 申請（專利權）人: 奧格科技股份有限公司
• 主分類號: G06F16/26
• 分類號: G06F16/26;G06F18/214;G06F18/2431
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 林梅繁

本發明涉及安全應急管理領域，特別涉及應急預案內容優化方法和計算機設備，利用大數據分析、數據挖掘等技術，在歷史應急案例數據的基礎上，對應急預案的內容進行優化，安全應急預案內容屬性設置能夠更加符合實際案例情況，實現智能化安全應急預案屬性參數設置的目標。其方法包括：采集數據，建立歷史安全應急預案數據庫；對采集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式；數據挖掘分析，通過建立合適的算法模型，將訓練集數據放入算法模型中進行訓練，通過不斷優化算法模型，最終得到與實際結果誤差最小的計算結果值，實現應急預案內容的優化。

技術領域

本發明涉及安全應急管理領域，特別涉及基于歷史案例大數據挖掘的應急預案內容優化方法和計算機設備。

背景技術

安全應急預案是針對具體設備、設施、場所和環境，在安全評價的基礎上，為降低事故造成的人身、財產與環境損失，就事故發生后的應急救援機構和人員，應急救援的設備、設施、條件和環境，行動的步驟和綱領，控制事故發展的方法和程序等，預先做出的科學而有效的計劃和安排。安全應急預案包括用于綜合處理的綜合應急預案，用于專項處理的專項應急預案，用于現場處理的現場處置預案，用于某個部門處置的部門應急預案，用于各個單位應急處置的單位應急預案等。根據事件類型可分為以下四類：自然災害、事故災難、公共衛生事件、社會安全事件。

隨著安全應急預案歷史數據的不斷積累，將大數據分析技術應用于安全應急預案優化成為一個全新的方向，通過建立不同的算法模型優化安全應急預案從事前到事后整體流程，包括安全應急預案內容的制定、預案中某些參數的設置、事件處置時調度、疏散處置方式的優化等?；诖髷祿治龅陌踩珣鳖A案內容優化為安全應急預案體系的建立提供了可靠的技術支持。

發明內容

為了解決現有技術所存在的問題，本發明提供應急預案內容優化方法，利用大數據分析、數據挖掘等技術，在歷史應急案例數據的基礎上，對應急預案的內容進行優化，使得安全應急預案內容屬性設置能夠更加符合實際案例情況，實現智能化安全應急預案屬性參數設置的目標。

本發明還提出一種計算機設備，其在執行可執行程序時，實現本發明優化方法的各步驟。

本發明的優化方法采用如下技術方案來實現：應急預案內容優化方法，包括以下步驟：

S1、采集數據，建立歷史安全應急預案數據庫；

S2、對采集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式；

S3、數據挖掘分析，通過建立合適的算法模型，將訓練集數據放入算法模型中進行訓練，通過不斷優化算法模型，最終得到與實際結果誤差最小的計算結果值，實現應急預案內容的優化。

在優選的實施例中，步驟S3包括基于隨機森林算法優化安全應急預案的屬性參數：

分析歷史應急指揮案例數據，對歷史應急指揮案例數據做預處理，提取安全應急預案的屬性參數影響特征，將屬性參數分為用于定性分析應急預案的類別屬性參數和用于定量確定應急預案的處置方式的數值屬性參數；

選擇隨機森林算法建立回歸模型和分類模型，預測屬性參數值，根據屬性參數值的預測結果與實際案例參數值之間的誤差，不斷優化回歸模型和分類模型，最終使得根據回歸模型和分類模型預測的類別屬性參數值、數值屬性參數值能夠更加接近實際案例參數值，實現智能化安全應急預案屬性參數的設置。

在優選的實施例中，步驟S3利用隨機森林算法，從原始訓練樣本集N中有放回地重復隨機抽取k個樣本生成新的訓練樣本集，然后根據新的訓練樣本集生成k個決策樹組成隨機森林，待測試樣本的預測結果通過k個決策樹預測值的平均值而定。

步驟S3基于隨機森林算法預測屬性參數值的過程包括：

S31、獲取歷史安全應急預案數據庫中的突發事件案例數據，構建初始樣本數據集；

S32、對安全應急預案的數據進行處理；