【技术实现步骤摘要】
一种燃气管网防第三方施工破坏风险预警的方法及装置
本专利技术涉及计算机领域，尤其涉及一种燃气管网防第三方施工破坏风险预警的方法及装置。
技术介绍
北京燃气是目前全国最大的城市燃气企业，年用气量、燃气用户数、管网规模、年销售收入均位列全国第一。截止到2017年底，北京燃气天然气购入量已达到154亿立方米，销售气量达到146亿立米，天然气用户达到602万户，北京燃气运行的天然气管线达2万余公里，供应区域覆盖北京各城区和郊区县。天然气在能源消费结构占比达到32％，超过世界平均水平。天然气的普遍应用和迅猛发展在提高人们生活水平的同时，也改善了传统的能源结构，为保护环境做出了贡献。但是，随着城市燃气工程建设的速度和规模日益扩大，随之而来的燃气管道的安全养护和防范工作对燃气公司来说就显得尤为重要。城市建设步伐不断加快，越来越多的建设工程的施工都对城市燃气管理安全提出了考验，特别是第三方建设施工单位由于对燃气管网的重视程度不够，在施工中容易造成对管网的破坏而引发燃气管道泄漏事故。对近10年来发生的重大油气管道泄漏事故进行统计发现，...
【技术保护点】
1.一种燃气管网防第三方施工破坏风险预警的方法，其特征在于，包括：/n确定影响施工的因素，并将所述影响施工的因素进行标准化，得到第一数据集和第二数据集，其中，所述第一数据集至少包括：短期施工历史、城市区域网格、管道情况和天气情况，所述第二数据集至少包括：城市区域网格、施工数据、管道情况和天气情况，所述施工数据包括：施工配合数据与施工破坏数据；/n将所述第一数据集分割成第一训练集和第一测试集，将所述第二数据集分割成第训练集和第二测试集；/n构建施工高发区域预测模型，所述施工高发区域预测模型采用5层深度神经网络，包括4个隐含层和一个输出层；利用所述第一训练集和所述第一测试集对所...
【技术特征摘要】
1.一种燃气管网防第三方施工破坏风险预警的方法，其特征在于，包括：
确定影响施工的因素，并将所述影响施工的因素进行标准化，得到第一数据集和第二数据集，其中，所述第一数据集至少包括：短期施工历史、城市区域网格、管道情况和天气情况，所述第二数据集至少包括：城市区域网格、施工数据、管道情况和天气情况，所述施工数据包括：施工配合数据与施工破坏数据；
将所述第一数据集分割成第一训练集和第一测试集，将所述第二数据集分割成第训练集和第二测试集；
构建施工高发区域预测模型，所述施工高发区域预测模型采用5层深度神经网络，包括4个隐含层和一个输出层；利用所述第一训练集和所述第一测试集对所述施工高发区域预测模型进行训练，所述第一训练集以区域为单位，包括所有感兴趣的区域，经过所述施工高发区域预测模型的输出为感兴趣的区域的施工概率；
构建第三方施工破坏风险预测模型，其中，所述第三方施工破坏风险预测模型采用5层深度神经网络，包括4个隐含层和一个输出层；采用梯度下降法利用所述第二训练集和所述第二测试集对所述第三方施工破坏风险预测模型进行训练，经过所述第三方施工破坏风险预测模型的原始输出为施工破坏的概率，将所述第三方施工破坏风险预测模型的输出经过分级转换，得到四个危险程度等级，作为所述第三方施工破坏风险预测模型的输出；
获取训训练好的施工高发区域预测模型以及训练好的第三方施工破坏风险预测模型；
按照预设规则利用所述训练好的施工高发区域预测模型对所述感兴趣的区域进行预测，得到施工概率预测结果；
获取待预测数据，利用所述训练好的第三方施工破坏风险预测模型对所述待预测数据进行预测，得到第三方施工破坏风险预测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用所述训练好的施工高发区域预测模型对所述感兴趣的区域进行预测，得到施工概率预测结果之后，还包括：
根据施工概率预测结果进行巡检，巡检过程中发现新的施工，将所述施工配合数据加入到所述待预测数据中，执行利用所述训练好的第三方施工破坏风险预测模型对所述待预测数据进行预测，得到第三方施工破坏风险预测结果的步骤。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建第三方施工破坏风险预测模型包括：
中间层采用全连接层、非线性激励函数使用ReLU、损失函数使用均方误差以及使用DropOut防止过学习。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设规则包括：预测所述感兴趣的区域第二天的施工概率。
5.一种燃气管网防第三方施工破坏风险预警的装置，其特征在于，包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：张涛，尤莉薇，张研超，袁清江，贾文路，
申请(专利权)人：北京市燃气集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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