公开(公告)号：CN119863117A

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202411829953.9

申请日：2024-12-12

Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司

Inventor： 李向阳 ,  刘才华 ,  任荣 ,  朱擎珂 ,  刘东海 ,  龙长贵 ,  姜常友 ,  孙添博 ,  吕梓童

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q50/06 ,  G06F16/903 ,  G06F18/20 ,  G06F18/211 ,  G06F18/2132 ,  G06F18/2135 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供一种基于人工智能技术的作业高发风险辨识和预警方法，属于安全生产领域。该方法包括：在风险控制卡运行历史数据的基础上结合机器学习技术，提升风险预测模型的准确度；基于风险控制卡运行的实际数据，采用机器学习技术对风险预测模型进行持续优化，形成闭环的风险管理过程；利用监督学习和无监督学习以及数据分析和数据挖掘技术持续提升风险预测模型的准确度。该方法对作业过程中的风险的辨别能力强，大大提升了风险预警的准确率。

公开(公告)号：CN119809317A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411830751.6

申请日：2024-12-12

Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司

Inventor： 李向阳 ,  刘才华 ,  任荣 ,  朱擎珂 ,  龙长贵 ,  刘东海 ,  姜常友 ,  孙添博 ,  吕梓童

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/20 ,  G06F18/25 ,  G06F18/26 ,  G06N20/10 ,  G06N7/02 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供一种基于人工智能技术的多维风险因素指标识别方法，属于安全生产技术领域。该方法包括：首先，确定风险因素间对整体安全风险影响，形成多维风险矩阵和多维度风险因子动态时序模型；其次，结合多维风险矩阵和多维度风险因子动态时序模型，构建多维风险因素指标群和作业风险预测模型。该方法能够进一步提升风险因素指标识别的自动化、信息化，实现数字化和智能化，大大提高了生产效率，降低了安全风险。