基于机器学习视角的油气储运设施在线智能预警系统研究

简介

本文聚焦油气储运过程，尝试解决“风险性误判”和“应急预案的滞后性”问题。首先运用主成分分析法筛预警指标，构造基于Logistic Regression的风险评估模型。在预警操作方面，使用K-means聚类分析，概率神经网络将多源流数据与工厂中原有的应急预案进行智能衔接衔接。本文提出基于数据挖掘的风险评估模型，提出基于在线预警系统的“大数据监控-智能评价-自动预警-防控管理端口前移”管理模式。