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中国土木工程学会燃气分会会刊

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基于燃气安全风险的大数据预警模型研究

论文作者刘江涛1,张涛2,吴波2,顾先凯2,李春青2,关鸿鹏2,李夏喜2,曹印峰2,詹淑慧3,甘颖涛4,荫东锦4,任立坤4杂志期数2018年12月刊
关键词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
作者单位(1.北京市市政工程设计研究总院有限公司,北京100082;2.北京市燃气集团有限责任公司,北京100035;3.北京建筑大学,北京100044;4.北京水木联合科技有限公司,北京100097)
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
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