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申请/专利权人：北京石油化工学院
摘要：本发明提供一种加油站危险预警方法及装置，所述加油站危险预警方法包括：对采集到的加油站的监控数据进行预处理，得到所述监控数据对应的多个关键词信息；获取所述关键词信息对应的权重值；其中，所述权重值是根据所述关键词信息在事故集中出现的比例确定的，所述事故集由加油站事故案例和危险预警案例得到；将所述关键词信息以及对应的权重值输入预先训练的危险预测模型，以使所述危险预测模型输出所述监控数据对应的风险类型及风险等级，以生成危险预警信号进行预警。本申请可及时发现可能存在的危险因素，减少事故的发生，降低人员伤亡和财产损失。
主权项：1.一种加油站危险预警方法，其特征在于，包括：对采集到的加油站的监控数据进行预处理，得到所述监控数据对应的多个关键词信息；获取所述关键词信息对应的权重值；其中，所述权重值是根据所述关键词信息在事故集中出现的比例确定的，所述事故集由加油站事故案例和危险预警案例得到；将所述关键词信息以及对应的权重值输入预先训练的危险预测模型，以使所述危险预测模型输出所述监控数据对应的风险类型及风险等级，以生成危险预警信号进行预警；其中，所述获取所述关键词信息对应的权重值，包括：获取多个事故集，每个事故集包括事故关键词，每个事故集对应一个加油站事故案例或一个危险预警案例；将所述关键词信息与所述事故集的事故关键词进行匹配，得到所述关键词信息在所述事故集中出现的比例；根据所述比例得到所述关键词信息对应的权重值；预先训练所述危险预测模型的步骤包括：根据所述事故集对应的事故描述及事故影响，得到所述事故集对应的严重程度代表值及事故类型；根据所述事故集中的事故类型及事故原因，得到所述事故集对应的发生概率代表值；根据所述严重程度代表值以及所述发生概率代表值确定所述事故集对应的风险等级；根据所述事故集、所述事故集对应的风险等级及风险类型生成所述训练数据集；使用所述训练数据集对神经网络模型进行训练，得到所述危险预测模型。
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