多元变量集成的事故动态预警预测方法技术

本发明专利技术公开了多元变量集成的事故动态预警预测方法，涉及事故预测技术领域。本发明专利技术与之前的事故预测方法相比，解决了如何有效地优化变量选择，提高多变量灰色预测模型的预测精度的问题；通过全排列算法对不同变量组合进行分析，优化变量选择，确保选取的变量组合具有较高的预测精度。引入滚动预测的思路，通过动态更新数据和模型参数，使预测模型能够适应数据的变化，提高了多变量灰色预测模型的精度和适应性；综合考虑多个变量的相互作用，使得预测模型能够更准确地反映复杂系统的变化，提高了事故预测能力，具有较高的实用价值和广阔的应用前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及事故预测，尤其涉及多元变量集成的事故动态预警预测方法。

技术介绍

1、事故预测研究一直是风险管理领域中的核心问题，尤其在建筑业、交通、工业生产等高风险领域，准确的事故预测对于减少事故发生频率和严重性具有重要意义。

2、目前，各种各样的预测方法被开发和使用，例如在专利申请号为“cn202110572740.2”公开的“一种化工事故风险预测方法及装置” 中，利用支持向量机模型对化工事故进行风险预测；在专利申请号为“cn202010950334.0”公开的“一种基于大数据的电网事故预测方法”中，通过机器学习对大数据进行处理，为电网事故提供预测；在专利申请号为“cn202210801438.4”公开的“一种基于深度学习的声光联动预警方法”中，利用平均自回归（arima）模型对突发事故进行预警。研究者们采用了从统计方法到机器学习技术，以提高预测的准确性并实现更有效的事故管理和控制。

3、尽管这些方法在事故预测领域表现出色，但在处理小样本和信息不充分的数据环境时仍面临挑战。这些方法通常需要大量数据以进行有效训练，而在实际情况中，尤本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.多元变量集成的事故动态预警预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的多元变量集成的事故动态预警预测方法，其特征在于，所述S2中，多变量灰色预测模型GM(1,N)建立步骤具体如下：

3.根据权利要求1所述的多元变量集成的事故动态预警预测方法，其特征在于，所述S3中，基于全排列算法对所有可能的变量组合进行穷尽式分析生成若干种变量组合；对每种变量组合构建相应的GM(1,N)模型，并进行滚动预测，对于动态模型中数据的滚动预测方法具体如下：

4.根据权利要求3所述的多元变量集成的事故动态预警预测方法，其特征在于，所述S4中，根据误差分析的...

【技术特征摘要】

1.多元变量集成的事故动态预警预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的多元变量集成的事故动态预警预测方法，其特征在于，所述s2中，多变量灰色预测模型gm(1,n)建立步骤具体如下：

3.根据权利要求1所述的多元变量集成的事故动态预警预测方法，其特征在于，所述s3中，基于全排列算法...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘建，冯瑞，何晔，吕彬，冯肖健，张渚清，唐晗嫱，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：