预警模型

摘要： 目的分析维持性血液透析(MHD)患者肌少症发生的独立影响因素,建立列线图预警模型。方法回顾性收集2019年1月至2020年12月南阳市中心医院收治的318例MHD患者的临床资料。按照是否发生肌少症分为肌少症组与无肌少症组。采用多因素logistic回归模型筛选MHD患者肌少症发生的独立影响因素。基于独立影响因素采用R软件建立列线图预测模型,评估模型预测肌少症发生风险的区分度、一致性与临床实用性。结果318例MHD患者肌少症发生率为22.96%(73/318);多因素logistic回归分析显示,年龄>70岁、重度营养不良、超敏C反应蛋白(hs-CRP)水平是肌少症发生的独立危险因素(P<0.05),中度及重度体力活动为保护因素(P<0.05);基于上述4个独立影响因素建立列线图预测模型,Hosmer-Lemeshow拟合度较好(χ^(2)=11.312,P=0.185),内部验证显示,校准曲线的预测值与实际值基本一致,列线图模型预测MHD患者肌少症发生风险的受试者工作特征(ROC)曲线下面积为0.830(95%CI:0.780~0.880);决策曲线分析(DCA)显示,阈值范围为0.08~0.98患者净获益高。结论基于MHD患者肌少症发生的4个独立影响因素建立的列线图预测模型具有良好的区分度、一致性与临床实用价值,有助于医护人员筛选出肌少症高危患者,从而制定针对性的预防干预措施。

摘要： 以现有专利预警相关文献为研究对象,通过系统回顾与深度分析,对多元主体需求下的专利预警研究现状进行总结与梳理,分析其主要特征,并提出促进专利预警研究创新发展的改进思路与方向。研究发现:目前针对专利预警的概念内涵主要围绕专利威胁态势、专利竞争风险和专利侵权纠纷等视角展开探讨,关于专利预警机制建立的必要性、基本原则、关键作用、核心内容、主要措施等方面的研究构成了专利预警机制研究的理论体系,主要从预警主体、预警平台和预警指标等方面对专利预警体系的关键构成要素展开探索,专利预警的核心方法包括自然语言处理、机器学习、专利组合分析和专利地图分析,采集的信息资源包含专利信息及市场信息;然而在多源数据资源利用、预警模型构建及实时动态监测方面尚存在一定的不足。鉴于此,对后续研究提出两点展望:一是要进一步探索基于多源数据融合的专利预警实现机制;二是要深入探究基于扫描统计量的实时动态监测及预警方法,进而提高专利预警的有效性。

摘要： 当今各高校的学生网络消费趋势逐渐加强,为促进高校大学生形成良好且积极的消费观念并进行合理评价与校正,通过多渠道收集了在校大学生的月消费总额以及各个消费领域的金额。采用KPCA算法,建立了针对高校大学生的网络消费预警模型,通过实例分析建立了消费回归曲线,将结果与PCA算法进行对比。结果表明:该模型较PCA算法表现出更显著的代表性,消费回归曲线显示对原数据具有良好的拟合效果,算法所确立的函数预警阈值能对不合理的消费行为进行有效预警,这些均对促进大学生形成健康的消费观念具有积极作用。

摘要： 常规物联网环保设备状态监测预警方案,针对多目标预警采用逐一预警的方式,预警成本较高。为此,提出改进物联网环保设备状态监测预警模型。引入目标成本值最优算法,逐一将每个目标预警特征汇总成成本集合熵,根据计算的成本集合推导出多目标预警成本最优阈值,根据实际使用情况修订结果,得到实际多目标预警成本最优阈值,以此划分多目标预警等级,实现多目标物联网环保设备状态监测预警。仿真实验结果表明,设计模型能够实现低成本多目标的物联网环保设备状态监测预警。

摘要： 针对矿井掘进施工中业务数据无法和GIS图形数据相结合,不能直观地展示井下施工生产状况及无法提前预警可能出现的安全隐患,通过建立基于GIS系统的预警模型,提前对施工过程中可能遇到的自然灾害进行预警,从而减少事故的发生,为矿山掘进工程提供有效的管理手段,产生了可观的经济效益。

摘要： 建筑地基在动荷载作用下极易发生二次变形,影响建筑建造的安全性和稳定性,为此,研究一种基于动荷载作用的建筑地基施工二次变形预警技术。首先利用监测光缆和地基雷达采集地基变形量并进行异常值剔除处理,然后基于灰色系统理论构建变形预警模型对地基变形量进行预测,最后将预警模型应用到实例测试当中,验证模型预测精度较好,具有广泛的应用前景。

摘要： 经济环境的不断变化导致企业面临的财务风险日益增大,因此对于企业财务预警模型的研究具有重要意义。文章随机选取了一家在近二十年内存在过财务危机的上市公司,首先建立了多层次的指标体系,利用独立样本t检验和因子分析进行降维,然后利用SPSS中的MLP神经网络构建财务危机预警模型。模型兼顾财务与非财务因素,利用数据进行模型构建和重要程度分析,使得财务危机预测更加准确,提醒管理者关注盈利能力、偿债能力和非财务指标三个方面。

摘要： 为了减少煤矿安全事故,提高井下工作的安全性,文中设计一种煤矿安全预警系统。该系统由数据采集模块、网络模块、大数据处理模块、客户端模块和井下报警模块5部分构成。其中大数据处理模块具有接收实时环境数据和通过预警模型判断是否预警的功能。此模块采用遗传算法对支持向量机进行参数寻优,建立安全预警模型后使用大量样本对该模型进行训练。文中在大数据处理模块上搭建Spark并行计算框架,在此框架上加载已训练的安全预警模型,并采用Spark Streaming接口接收实时数据,对井下环境数据进行并行计算;然后通过安全预警模型进行安全预测,将预测结果实时发送至手机APP、计算机客户端和井下报警模块。实验结果表明,文中方法能够提高煤矿安全预警系统预测的准确性并降低预警的时延。

摘要： 目前研究的企业信息化财务危机预警模型预测时间较长,无法对所有的财务危机类型进行准确预警,不利于企业的可持续发展。为了解决上述问题,基于风险识别设计了一种新的企业信息化财务危机预警模型,通过确定企业信息化财务预测指标,提取企业信息化财务风险特征,构建基于风险识别的企业信息化财务危机预警模型,运用主成分分析法消除冗余数据,结合双子支持向量机分析法实现数据的最优分类,融合二者优势,构建可靠性高、灵活性强的PCA-SVW组合财务危机预警模型。仿真实验结果表明,基于风险识别的企业信息化财务危机预警模型能够有效提升财务预警效率、准确率及敏感度,预测准确率可达97.41%。

摘要： [研究目的]在GTD海量恐怖主义活动数据中,存在特征影响恐怖袭击目标实现,使用机器学习方法建立恐怖袭击预警模型,可为反恐预警提供决策支持。[研究方法]通过预测恐怖袭击目标实现风险,可发现恐袭预警重要性特征。对135维GTD特征进行特征筛选、归一化、独热编码、卡方检验、PCA降维,利用Lightgbm算法在内四种机器学习算法测试评估,并根据Lightgbm算法特征重要性,控制变量并重复实验得到重点及突增点特征。[研究结果]综合评价指标,证明Lightgbm算法在表现上优于其他机器学习算法,在保证样本类别1∶1均衡的前提下,910次实验其平均准确率为0.7986,召回率为0.7852,f1值为0.7832,平均运行时间为3.57s。Lighgbm算法在GTD数据上可有效提高分类效果,attacktype突增点特征及前十四顺位特征应作为重点特征辅助预警决策。

摘要： 伴随着三大运营商产品同质化、客户需求精细化、市场竞争白热化的发展态势,客户维系工作受到了严重的挑战,本文主要介绍如何实用梯度提升树构建全网用户流失预警模型,通过持续迭代降低拟合误差,提升模型识别准确度,实现精准的用户流失风险预警.

摘要： 概述HCH全人延续护理体系，探讨肿瘤化疗并发症预警模型。延续护理由多学科团队组成，构建癌症患者HCH全人照护延续护理管理平台，使患者身心社灵全人照护。

摘要： 降雨是诱发地质灾害的重要因素之一,中国大陆于2003年启动的区域地质灾害气象预警取得了较好成效,目前区域地质灾害气象预警业务逐步从地质灾害发生的“危险性”预警向“风险性”预警转变,开展区域地质灾害气象风险预警模型研究具有重要意义.本文总结提出了区域地质灾害气象风险预警概化模型及其计算方法,以四川省青川县为例,构建了青川县区域地质灾害气象风险预警模型,并以典型实例进行了预警效果校验.区域地质灾害风险预警指数(R)可以概化为地质灾害潜势度(Q)、降雨诱发因子(T)和地质灾害承灾体脆弱性指标(V)三者的乘积,并分别给出了三者的计算公式.构建了青川县区域地质灾害气象风险预警模型,给出了根据预警指数值划分区域地质灾害气象风险预警等级的依据,提出当Q、T、V中两项达到高等级(0.8),一项达到较高等级(0.6)时,为红色预警;当Q、T、V中两项达到较高等级(0.6),一项达到中等级(0.3)时,为橙色预警;当Q、T、V中一项达到较高等级(0.6),两项达到中等级(0.3)时,为黄色预警.以2018年6月26日为典型实例,模拟了四川青川县区域地质灾害气象风险预警实况并进行校验,结果显示94.1％的灾害点位于预警区范围内.

摘要： 定义了复合河流系统健康监测,初步探讨了复合河流系统健康监测的理论基础、内容体系和主要监测方法与手段.研究基于小波分析的监测数据异常值剔除和降噪等技术,对复合河流系统健康监测数据进行处理,提高监测数据产品质量.定义了复合河流系统健康预警的概念,分析了复合河流系统健康预警的功能和逻辑过程.建立了复合河流系统健康预警模型,根据预警的对象、原理并考虑河流管理中的具体要求,把复合河流系统健康预警分为单因素健康预警和系统健康预警两种.并进一步深入研究了基于RBF神经网络的预测预警模型.

摘要： 随着我国金融改革创新进程的不断加快和金融业对外开放程度的不断加深,金融市场飞速发展,金融活动日趋活跃,金融领域不断扩大,金融风险隐患也相应增多.笔者认为从国家战略安全和防范化解重大金融风险出发,立足公安机关和银行、证券等金融监管部门实践需要,根据当前金融犯罪的网络化新特点,重点就如何利用大数据、云计算、机器学习、人工智能等先进技术,强化重点领域金融犯罪和风险预警监测平台建设应用,以及相关金融监管部门的金融犯罪治理机制和国际协作机制进行研究.因此,有三大问题亟须解决:一是如何根据易发多发和影响大的金融犯罪的特点建立类罪模型.二是如何运用大数据建立智能预测预警平台预防金融犯罪的问题.三是如何创新金融犯罪治理机制,主要包括金融犯罪法律规制体系的完善,与相关金融监管部门建立数据共享平台和数据交换机制联合打击金融犯罪,推动金融专业监管系统嵌入犯罪研判预警模型并加强实战应用,以及国际协作打击金融犯罪机制的问题.笔者指出用大数据技术的方法解决这些问题.

摘要： 建立政府、企业、协会、公共信息服务机构等多元为一体的城市竞争情报体系,提供针对性情报服务,对于城市的健康发展和有序运行至关重要.基于此,以应对生态反倾销为目标,构建智慧城市竞争情报体系并建立预警模型,对出口产品生态反倾销风险进行情报预警,是智慧城市建设的一种新尝试.

摘要： 以大辽河下游河口段为研究对象,开展入海污染物通量核算技术、河口水生态响应模型以及河口生态风险评估技术研究.通过对主要污染物入海负荷核算技术方法、感潮河段水体中污染物迁移转化规律等研究,建立河口区污染物扩散模型;研究筛选河口区特征污染物的生态受体,识别敏感风险因子,确立生态风险评估指标体系,构建河口区水生态风险评估与预警模型,实现大辽河河口水环境风险评估与预警.

摘要： 传统的跨省联络线计划基于电力交易而制定,与受端电网机组计划相互独立,且不受负荷变化影响,存在资源配置不合理、电网安全稳定运行受影响等问题.为此,结合联络线对受端电网的影响特点,将受端电网分为电网调峰困难、火电开机容量大和负荷平稳三种运行场景,针对各场景分别构建了目标函数为受端电网安全裕度最大、风电消纳量最大以及联络线吸纳量最大的联络线调度优化模型.同时提出了针对联络线并网过程中可能出现的火电机组调整量不足、联络线和负荷变化趋势差异问题的预警模型.最后,选取某电网实际数据对模型进行算例分析,验证了模型的有效性与实用性.

摘要： 针对前期构建的专利威胁预警模型进行指标测度的细化,运用专利组合分析法对技术差距、技术差异、技术成熟度和技术研发重点四个维度进行组合分析,根据专利组合分析结果形成可视化企业专利威胁预警模型,发现目标企业共有15个技术领域,受到5种等级专利威胁,主要成因为专利差异低,与竞争对手相似性高,在此基础上,提出提高自主研发能力的若干建议.对吉林省创新主导型中药企业进行专利威胁预警等级分析,可以为企业发展战略的制定提供参考,从而为医药企业在市场竞争中赢得优势.

摘要： 工程边坡的理论研究及稳定对确保基础设施的安全建设和正常运营有重要意义.由性质特殊的黄土、膨胀土与冻土等特殊土和岩体组成的工程边坡有别于一般土质边坡,在稳定性分析、工程设计和分析软件等理论研究方面表现出一定差异.为此,在查阅国内外相关资料的基础上,先总结了工程边坡在稳定性分析方法、工程设计和分析软件等理论方面的共性研究成果,又分别阐述了黄土、膨胀土、冻土和岩质工程边坡在理论方面的新研究进展.此外,还概括了工程边坡监测预警技术的发展趋势,提供了特殊岩土体工程边坡的典型治理案例,并指出特殊岩土体工程边坡研究的进一步方向.

摘要： 本发明公开了一种基于多因子模型构建的风险预警系统，包括综合评价评估平台(1)、监视数据获取模块(2)、数据存储模块(3)、风险预警和展示模块(4)和信息发布模块(5)；所述综合评价评估平台(1)分别和所述监视数据获取模块(2)、数据存储模块(3)、风险预警和展示模块(4)和信息发布模块(5)数据通信连接。本发明的基于多因子模型构建的风险预警系统及风险预警方法，本申请中，采用多学科综合模型构建的原理，对获取的风险因子多个管理部门的风险预警系统进行综合共享管理，从而从多个维度的数据中去分析风险，使得风险分析和风险预警更加准确。

摘要： 本说明书的一个或多个实施例公开了一种舆情预警模型的训练方法、预警方法、装置、设备及介质，该舆情预警模型包括宽度学习模型和深度学习模型，该训练方法包括：获取舆情样本训练集，舆情样本训练集中的舆情样本包括元信息特征、内容特征以及舆情标签；将元信息特征输入宽度学习模型，以获取元信息特征处理结果；将内容特征输入深度学习模型，以获取内容特征处理结果；根据元信息特征处理结果和内容特征处理结果，确定舆情预警结果；根据舆情预警结果以及舆情标签，调整宽度学习模型和深度学习模型的参数。

摘要： 本公开关于一种休眠预警模型的训练方法和装置及休眠预警方法和装置，休眠预警模型的训练方法包括：获取训练样本，训练样本包括多个处于衰退期的对象在观察窗口内的活跃特征以及在预测窗口终点的真实休眠信息；将训练样本中每个对象的活跃特征输入休眠预警模型，得到每个对象在预测窗口终点的预测休眠信息；根据预测休眠信息和真实休眠信息确定休眠预警模型的损失函数的值；根据损失函数的值对休眠预警模型的参数进行训练，其中，衰退期包括对象的活跃程度逐渐降低的第一时期以及对象的活跃程度持续为零的第二时期，其中，活跃特征由对象的用户行为数据统计得到。由于只对处于衰退期的对象进行预警，可提高预警的针对性，降低计算负荷。

摘要： 本发明提供了一种继电保护设备故障预警模型的构建方法，包括步骤A：收集继电保护设备的历史故障信息，将所有故障划分为至少两个等级；步骤B：整理保护功能失效的故障数据得到结果向量，以对应的历史故障信息构建的矩阵作为原因矩阵；步骤C：对结果向量和原因矩阵分别进行归一化处理；步骤D：确定BP神经网络的结构和参数，将归一化后的原因矩阵和结果向量分别作为输入和输出值导入BP神经网络进行训练。本发明还提供了基于该模型进行故障预警的方法。本发明导致保护功能失效的故障作为原因，以保护功能失效的故障作为结果，对继电保护设备进行预警，降低异常损失，提升电网运行的稳定性和可靠性。

摘要： 本发明实施例提供一种混合故障预警模型的建模方法及混合故障预警模型，该方法包括：基于HAZOP或FMEA，生成功能分析模块；基于FMEA分析结果和随机过程理论，生成退化分析模块；根据状态监测数据和维修活动信息，生成事件分析模块；根据功能分析模块和退化分析模块的输出结果，结合动态贝叶斯网络DBN理论，生成行为分析模块；以事件分析模块的输出为推理证据，利用DBN推理算法在同一时间片内进行前后向推理，生成评价模块，以输出系统故障因素和后果；以评价模块和事件分析模块的输出结果为推理证据，利用DBN推理算法在不同的时间片之间进行前后向推理，生成预测模块，输出系统各个部件未来的退化趋势。该模型可追踪系统故障因素、推理可能故障后果及概率。

摘要： 本发明公开了基于苹果花期冻害预警模型的苹果园灾害预警方法，可以在苹果花期来临前，对花期冻害进行预测预警；还可以根据往年盛花期日期和盛花期前12天至后12天共25天的气象数据，对往年的花期冻害灾害进行评估，进而达到预警的效果。

摘要： 本发明公开了基于连阴雨灾害预警模型的苹果园灾害预警方法，包括以下步骤：S1、收集、分析苹果主产区气象观测站的气象数据，并通过层次分析法得到连阴雨天气影响苹果园生产的指标集X；S2、根据影响苹果园生产的指标集X和连阴雨天气过程的观测样本，得到观测矩阵A；S3、基于观测矩阵A中的指标变量，对其进行标准化处理，得到标准化指标变量；S4、通过大数据分析计算标准化指标变量之间的样本相关系数，进而分析标准化指标变量的相关性，得到连阴雨天气过程影响苹果园生产的重要指标；S5、根据重要指标建立连阴雨灾害预警模型；S6、根据连阴雨灾害预警模型计算一年中苹果减产数量，完成苹果园灾害预警。

摘要： 本发明公开了一种基于渣料预警模型的炉渣预警方法，构建渣料预警模型，渣料预警模型包括理论碱度、理论MgO含量；基于所构建的渣料预警模型，实时计算出理论碱度、理论MgO含量；根据碱度和MgO含量的标准，分别选取碱度、MgO含量的目标值；基于计算出的理论值与目标值，分别计算出碱度完成进度和MgO含量完成进度；设定完成进度范围，当计算出的碱度完成度、MgO含量处于所设定的完成进度范围内则认为“达标”；否者认为“不达标”，则进行报警提醒；工人可以及时作出调整，既能起到减少浪费、节省成本的作用，还能提高钢水洁净度，提高产品质量，同时有利于保护炉衬，延长转炉炉衬使用寿命。

摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的风暴潮灾预警模型训练及预警方法，训练方法包括：获取风暴潮灾样本特征数据以及风暴潮灾样本特征数据对应的样本预警结果，构造样本数据集；将样本数据集作为输入，对机器学习模型进行训练、验证，得到最优模型，将最优模型作为风暴潮灾预警模型；其中，风暴潮灾特征数据包括：台风特征数据、降水特征数据以及风速特征数据，台风特征数据通过采集得到，降水特征数据以及风速特征数据通过台风特征数据计算得到。本发明中，将不同维度的与风暴潮有关的特征数据作为样本数据，充分对数据特征维度进行拓展，有效探究各特征维度的关联性，使得模型有效的学习的主要特征，从而对风暴潮灾进行高效、准确、合理的预警预测。

摘要： 本发明涉及一种大空间仓库火灾预警灭火系统，包括：至少一个温度传感器，采集仓库内的温度数据；至少一个湿度传感器，采集仓库内的湿度数据；控制模块，与温度传感器、湿度传感器电性连接，并将温度数据、湿度数据通过通讯模块上传至服务器；所述服务器通过大空间仓库火灾预警模型判断仓库内的火灾危险指数，当火灾危险指数超过设定阈值时，向控制模块发送喷水启动信号。本发明根据大空间仓库当前区域监测参数并结合大空间仓库火灾预警模型，给出大空间仓库当前区域的危险度指数，并根据设定的阈值进行预警，启动喷头喷水。本系统可以在火灾发生初期甚至火灾尚未发生时就进行预警，最大程度降低火灾可能造成的损失。