[發明專利]一種基于生產臺賬的涉嫌非法運輸危化品企業的辨識方法

在審

• 申請號: 202010630927.9
• 申請日: 2020-07-03
• 公開（公告）號: CN111967638A
• 公開（公告）日: 2020-11-20
• 發明（設計）人: 王正武;李鳳梅;李順
• 申請（專利權）人: 長沙理工大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/08;G06Q50/26
• 代理公司: 長沙楚為知識產權代理事務所(普通合伙) 43217
• 代理人: 李大為

1.一種基于生產臺賬的涉嫌非法運輸危化品企業的辨識方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一、基于危化品企業臺賬記錄的原材料入庫量、出庫量、庫存量，危化品成品生產量、入庫量、出庫量、庫存量、運輸量，建立時間序列模型進行多時間段預測，從而判斷企業是否涉嫌非法運輸危化品原材料；

步驟二、基于危化品企業臺賬數據以各主要原材料為自變量，以危化成品生產量為因變量，建立多元回歸模型進行預測，從而判斷企業是否涉嫌非法運輸危化成品；

步驟三、通過視頻監控車輛，比對臺賬記錄的合法車輛的運輸情況及非企業車輛運輸情況，判斷是否涉嫌非法運輸行為；

所述步驟一中的時間序列模型如下：

即：T期估計值＝α*(t期實際值)+(1-α)*(t-1期估計值)；

其中，S為危化成品生產量、Y為運輸量，α取值一般在0.3-0.5之間，將t時期根據數據變化節點分為多時間段，聚類后再預測能使預測結果；

所述步驟二中多元回歸模型如下：

H_t＝B₀+B₁X₁+B₂X₂+…+B_kX_k+∈

其中，H_t為t時期預測的威化成品生產量，B₀，B₁，B₂,...,B_k是模型的參數，∈為誤差項；

所述辨識方法還包括應用加權平均法融合步驟一中時間序列模型和步驟二中多元回歸模型預測的危化品生產量，得到目標時期成品生產量最終預測值。

2.根據權利要求1所述的基于生產臺賬的涉嫌非法運輸危化品企業的辨識方法，其特征在于，所述加權平均融合法的計算公式如下：

其中，Lt為t時期危化成品生產量的最終預測值。

3.根據權利要求1所述的基于生產臺賬的涉嫌非法運輸危化品企業的辨識方法，其特征在于，所述步驟一還包括通過將t時期運用時間序列模型預測的值比對企業臺賬記錄的原材料及成品的各數據，計算累計差，判斷兩者比對的累計差是否在容忍區間里，從而判斷該企業是否涉嫌非法運輸原材料及成品，比對的累計差公式如下:

其中，∑δ為預測值與臺賬數據S的累計差。

4.根據權利要求1所述的基于生產臺賬的涉嫌非法運輸危化品企業的辨識方法，其特征在于，所述步驟二還包括通過t時期運用多元回歸模型預測的生產值比對企業臺賬記錄的危化品成品生產量，計算累計差，判斷兩者比對的累計差是否在某容忍區間值，從而判斷企業是否涉嫌非法運營危化品，比對的累計差公式如下：

其中，∑φ為預測值H_t與臺賬數據H的累計差。

5.根據權利要求2所述的基于生產臺賬的涉嫌非法運輸危化品企業的辨識方法，其特征在于，所述加權平均融合法通過t時期運用最終預測值比對臺長數據，計算累計差，比對的累計差公式如下：

∑γ＝L_t-L

其中，∑γ為最終預測值L_t與臺賬數據L的累計差。

6.根據權利要求1所述的基于生產臺賬的涉嫌非法運輸危化品企業的辨識方法，其特征在于，所述步驟三還包括觀察臺賬記錄數據與預測數據在t時期的庫存量與運輸量是否符合總庫存量計算等式，總庫存計算等式如下：

K_t1＝K_t2+K_t3+K_t4

其中，K_t1為t時期總庫存量，K_t2為t時期剩余庫存量，K_t3為t時期合法運輸量，K_t4為t時期非法運輸量。

7.根據權利要求1所述的基于生產臺賬的涉嫌非法運輸危化品企業的辨識方法，其特征在于，所述步驟一的時間序列模型使用Python進行多時間段預測。