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一种机场核心风险预测方法及系统与流程

2021-11-05 21:36:00 来源:中国专利 TAG:

技术特征:
1.一种机场核心风险预测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:获取机场的不安全事件信息,所述不安全事件信息为各系统上传的威胁机场运行的事件信息;提取所述不安全事件信息的关键词,将所述不安全事件信息按照时间、地点、类型、严重等级和处理措施五个参数进行拆分,所述拆分用于对事件信息进行细化处理,使每个参数均作为预测因子,所述预测因子用于作为预测模型的输入;对拆分后的所述不安全时间信息进行原因定位和预测,并将预测的结果展示出来。2.根据权利要求1所述的一种机场核心风险预测方法,其特征在于,所述不安全事件信息通过采集人工系统、设备系统和环境系统对不安全事件信息进行获取,人工系统用于提供人为不安全事件信息,设备系统用于提供设备不安全事件信息,环境系统用于提供环境不安全事件信息。3.根据权利要求1所述的一种机场核心风险预测方法,其特征在于,所述对拆分后的所述不安全时间信息进行原因定位和预测的方法包括以下步骤:获取不安全事件信息,通过提取不安全事件关键词进行参数拆分;拆分后的参数用于:对事件参数包括时间、地点、类型、严重等级和处理措施进行加权,并计算总体得分;通过对事件原因进行分层,获取不安全事件的生成原因,从而对事件进行原因定位;展示每个加权后的参数得分,以及统计参数的总体得分与评分表进行比对,从而输出事件的预测结果以及事件发生的原因。4.根据权利要求3所述的一种机场核心风险预测方法,其特征在于,所述预测的结果展示出来是通过图表单元生成该不安全事件信息中的每个参数得分占总体得分的比例图,以及对每个参数进行原因定位。5.一种机场核心风险预测系统,其特征在于,包括:数据采集单元,用于接入机场各个系统采集不安全事件信息;数据处理单元,用于对采集到的不安全事件信息进行处理,提取不安全事件信息的有效词句;事件分析模型,用于通过提取所述不安全事件信息的关键词,将所述不安全事件信息按照时间、地点、类型、严重等级和处理措施五个参数进行拆分,所述拆分用于对事件信息进行细化处理,使每个参数均作为预测因子,所述预测因子用于作为预测模型的输入,对拆分后的所述不安全时间信息进行原因定位和预测;数据展示单元,用于展示预测的结果。6.根据权利要求5所述的一种机场核心风险预测系统,其特征在于,所述事件分析模型包括:分类模型,用于将事件分为时间周期、事件地点、事件类型、严重等级和处理措施的五大参数;解析模型,用于对分类后的各个参数进行加权;原因定位模型,用于通过设定分层架构,对不安全事件产生的原因进行逐层查找,确定该不安全事件产生的具体原因;预测模型,用于通过计算参数加权后的总分与风险额定分数进行对比,确定风险的等
级。7.根据权利要求5所述的一种机场核心风险预测系统,其特征在于,所述事件分析模型还连接数据库和模型训练单元,数据库与数据处理单元连接,存储各个系统提供的人工分析的不安全事件信息,使用该不安全事件信息输入至模型训练单元,对事件分析模型进行训练,数据库还与数据展示单元连接,用于备份展示的图表信息。8.一种计算设备,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器中存储有可执行代码,所述处理器执行所述可执行代码时,实现权利要求1

4中任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种机场核心风险预测方法及系统,属于机场安全服务技术领域,该方法包括以下步骤:获取机场的不安全事件信息,所述不安全事件信息为各系统上传的威胁机场运行的事件信息;提取所述不安全事件信息的关键词,将所述不安全事件信息按照时间、地点、类型、严重等级和处理措施五个参数进行拆分,所述拆分用于对事件信息进行细化处理,使每个参数均作为预测因子,所述预测因子用于作为预测模型的输入;对拆分后的所述不安全时间信息进行原因定位和预测,并将预测的结果展示出来。通过对机场的不安全事件信息拆分成五个参数,通过将每个参数作为预测模型的预测因子,通过预测因子不同的权重,准确的输出预测结果,预测更加的准确。测更加的准确。测更加的准确。


技术研发人员:金亚东 胡占桥
受保护的技术使用者:如东信息技术服务(上海)有限公司
技术研发日:2021.07.16
技术公布日:2021/11/4
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