摘要
本发明涉及风险预警技术领域,具体为一种矿山安全风险预警方法及系统,包括以下步骤,基于实时采集的监控数据,筛选与坑道稳定性监控关联的异常行为数据,利用PrefixSpan算法更新行为模式库,识别与历史事故数据相匹配的序列特征,生成序列行为预警指标,基于所述序列行为预警指标,对历史有害气体检测数据进行时间序列分析。本发明通过实时的数据流分析精确识别风险模式,实现了对潜在危险的更快预警,通过结合序列特征识别与环境变化分析,能够对风险因素进行动态评估,保障预警信息的实时性与相关性,通过细化风险区域和优化数据采集策略,提高了整个安全监控系统的操作效率和响应速度,确保在关键时刻能够做出快速而准确的反应。
技术关键词
风险预警方法
频繁序列模式
有害气体检测
序列特征
稳定性监控
Apriori算法
数据采集频率
矿山
LOF算法
实时数据
模式识别
异常数据
环境风险分析
指标
风险预警技术
数据采集策略
系统为您推荐了相关专利信息
功能分类方法
活动特征
BERT模型
序列特征
视觉特征
安全事件监测方法
时空关联关系
序列特征
多模态特征
安全事件监控
风险预警方法
Logistic模型
主成分分析降维
文本特征值
编码器
蛋白质二级结构
BiLSTM模型
序列特征
编码向量
Viterbi算法
意图预测方法
坐标
序列特征
大语言模型
YOLO算法