[發(fā)明專利]基于流程挖掘的風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202310059941.1
• 申請日: 2023-01-16
• 公開（公告）號(hào): CN115952919A
• 公開（公告）日: 2023-04-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周學(xué)權(quán);初鈿輝;鄧宇飛;吳吉海;孟凡超;李春山
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）;威海新派信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q10/0635;G06Q50/26
• 代理公司: 哈爾濱龍科專利代理有限公司 23206
• 代理人: 呂洪娟

1.一種基于流程挖掘的風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)測方法，其特征在于所述方法包括如下步驟：

步驟一、讀取傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理

從化工園區(qū)的各傳感器讀取實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)，對傳感器的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，得到易于處理的標(biāo)準(zhǔn)化、格式化數(shù)據(jù)D(Type_i,Monitor_j)，表示監(jiān)控主體傳感器j監(jiān)測異常類型i的數(shù)據(jù)；

步驟二、判定實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)是否異常及異常等級

查詢應(yīng)急管理知識(shí)庫EMKB，檢索異常類型為i、傳感器為j的異常數(shù)據(jù)判定知識(shí)，檢索到D(Type_i,Monitor_j)∈K(Type_i,Monitor_j,Level_k)，則判定當(dāng)前異常為Level_k程度的異常，如果為Level₀，則沒有異常，返回步驟一持續(xù)監(jiān)測；

步驟三、判斷異常是否為誤報(bào)警

查詢應(yīng)急管理知識(shí)庫EMKB，檢索異常類型為i、傳感器為j的報(bào)警性質(zhì)判定知識(shí)K(Type_i,Monitor_j,Monitor_else)＝T(D(Type_i,Monitor_j)D(Type_i,Monitor_elses)|t∈[0,5s])，即在5秒鐘之內(nèi)，D(Type_i,Monitor_j)和D(Type_i,Monitor_elses)中有一個(gè)異常程度值為Level0，則K(Type_i,Monitor_j,Monitor_else)為假，判斷為誤報(bào)警并返回步驟一持續(xù)監(jiān)測；否則K(Type_i,Monitor_j,Monitor_else)為真；

步驟四、根據(jù)異常類型生成流程模型候選集

根據(jù)Type_i、Monitor_j訪問異常類型為i、監(jiān)控主體傳感器為j的應(yīng)急管流程模型EMPM，將這些流程模型加入候選集S_i＝{EMPM(Type_i,Monitor_j)|EMPM∈PML}；

步驟五、根據(jù)異常分級篩選候選集中的流程模型

查詢應(yīng)急管理知識(shí)庫EMKB，檢索異常類型為i、傳感器為j的異常數(shù)據(jù)判定知識(shí)，檢索到D(Type_i,Monitor_j)∈K(Type_i,Monitor_j,Level_k)，在候選集S_i中保留異常等級為Level_k的流程模型，將其他異常等級的流程模型刪除，得到更新后的候選集S_i＝{EMPM(Type_i,Monitor_j,Level_k)|EMPM∈PML}；

步驟六、計(jì)算篩選后的應(yīng)急管理流程模型適用于當(dāng)前異常的概率

根據(jù)候選集S_i中的流程實(shí)例的總數(shù)N、各模型的流程實(shí)例數(shù)量n_EMPMi，分別計(jì)算應(yīng)急管理模型EMPM_i適用于異常數(shù)據(jù)D(Type_i,Monitor_j)的情況的概率P_EMPMi；

步驟七、對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行排序，發(fā)出預(yù)測預(yù)警

根據(jù)最終候選集S_i中各流程模型適用的概率P_EMPMi由大到小排序，作為結(jié)果發(fā)出預(yù)測。