一种基于多模型集成的安全事故的分析方法和系统

技术领域

本发明涉及应急管理领域，尤其涉及一种基于多模型集成的安全事故的分析方法和系统。

背景技术

在国家应急管理机构改革的大背景下，各级政府为防范化解重特大安全事故，健全公共安全体系，积极整合优化应急力量和资源，推动形成”安全第一、预防为主、综合治理”的中国特色安全事故防控管理体制。传统的安全事故分析方法及系统只能做到对安全事故信息的统一汇聚和统计，未实现根据安全事故历史信息进行建模分析，为后续的事故风险作出前瞻性评估分析，随着国家机构改革，安全事故管理部门涉及的职权范围更加广泛、需要承担的防控责任更重大，但目前市场上没有专门针对安全事故进行前瞻性风险分析分析的信息支撑系统和方法。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于多模型集成的安全事故的分析方法和系统，能够广泛适用于各级政府安全事故相关部门，为各级政府防范安全事故提供有效的信息支撑手段。

本发明的目的采用以下技术方案实现：

一种基于多模型集成的安全事故的分析方法，包括：

信息定制，基于安全事故历史数据对安全事故模型进行信息定制；

数据采集，根据信息定制的内容采集安全事故模型所需数据，并持续更新；

数据建模，根据采集的数据建立数据模型库，通过所述数据模型库选取若干适配模型对安全事故进行分析。

结果展示，通过程序页面展示上述分析结果。

进一步地，所述信息定制包括：安全事故信息定制、数据采集规则定制、模型选取规则定制、分析模型规则定制和结果呈现规则定制。

进一步地，所述数据模型库包括但不限于：安全事故区域迭代重定位模型、安全事故月份迭代重定位模型、安全事故年份评估模型、安全事故伤亡影响因素探究模型和安全事故伤亡预测模型。

进一步地，所述程序页面展示包括通过图形、表格和地图数据显示出来。

一种基于多模型集成的安全事故的分析系统，包括：

信息定制模块，基于安全事故历史数据对安全事故模型进行信息定制；

数据采集模块，根据信息定制的内容采集安全事故模型所需数据，并持续更新；

数据建模模块，根据采集的数据建立数据模型库，通过所述数据模型库选取若干适配模型对安全事故进行分析；

结果展示模块，通过程序页面展示上述分析结果。

进一步地，所述信息定制模块包括：安全事故信息定制、数据采集规则定制、分析模型规则定制、模型选取规则定制和结果呈现规则定制。

进一步地，所述数据模型库包括但不限于：安全事故区域迭代重定位模型、安全事故月份迭代重定位模型、安全事故年份评估模型、安全事故伤亡影响因素探究模型和安全事故伤亡预测模型。

进一步地，所述程序页面展示包括通过图形、表格和地图数据显示出来。

相比现有技术，本发明的有益效果在于：

(1)支持多数据源接入，如文件、数据库、WEB服务等多种数据源，支持静态数据采集和动态数据实时采集。

(2)支持多模型分析，如迭代重定位模型、评估模型、影响因素探究模型和预测模型。

(3)提供多展示手段，支持通过表格、图表、地图等方式信息进行展示。

(4)广泛适用于各级政府安全事故相关部门，能够为各级政府防范安全事故提供有效的信息支撑手段。

附图说明

图1为本发明实施例的一种基于多模型集成的安全事故的分析方法和系统的流程示意图。

具体实施方式

下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例：

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的安全事故的分析方法流程示意图。

如图1所示，本发明实施例提供的基于多模型集成的安全事故的分析方法，包括：

信息定制，基于安全事故历史数据对安全事故模型进行信息定制；

数据采集，根据信息定制的内容采集安全事故模型所需数据，并持续更新；

所述所需数据包含了历史事故的时空特征数据、灾害特征数据、成因特征数据，从这些数据中可以构造反映事故起因及造成后果的关联分析模型，定期给出确定区域内的事故灾害风险预测预判结果。

数据建模，根据采集的数据建立数据模型库，通过所述数据模型库选取若干适配模型对安全事故进行分析；

结果展示，通过程序页面展示上述分析结果。

具体的，所述信息定制包括安全事故信息定制、数据采集规则定制、分析模型规则定制、模型选取规则定制和结果呈现规则定制。

在本实施例中，所述安全事故信息定制为定义安全事故发生的年份、月份、行政区域、发生频率和事故类型等信息；所述数据采集规则定制为定义信息抓取的规则，以及抓取后信息关联组合的规则，为安全事故信息抓取、汇聚作准备，所述分析模型规则定制为定义对安全事故信息进行分析的模型，包括但不限于安全事故区域迭代重定位模型、安全事故月份迭代重定位模型、安全事故年份评估模型、安全事故伤亡影响因素探究模型和安全事故伤亡预测模型，在其它实施例中，可以根据具体需求增加其它模型；所述模型选取规则定制是根据实际安全事故发生情况，从所述数据模型库中选取一个或者多个适配的数据模型，对安全事故进行分析；所述结果呈现规则定制为定义安全事故分析结果的呈现规则，如：表格数据的呈现、图表信息呈现、地图信息呈现等。为安全事故管理的不同岗位呈现准备页面内容规则。功能包括：呈现场景管理、展示规则管理、展示预览、安全事故模拟推送演练。

为了保障数据在能够满足应急管理需要，数据在采集过程中需要进行日常采集并持续更新安全事故分析所需的以下常备数据：基础数据，包括但不限于自然人数据、法人数据、地理空间数据；资源数据，包括但不限于人员数据、物资数据、装备数据、重点保护对象数据；业务数据，包括但不限于安全事故法律法规数据、安全事故处理预案数据、安全事故业务知识库。需要指出的是，上述数据的采集手段通常使用现有技术，在次不做赘述。

优选的，所述数据模型库包括：安全事故区域迭代重定位模型、安全事故月份迭代重定位模型、安全事故年份评估模型、安全事故伤亡影响因素探究模型和安全事故伤亡预测模型。

其中，所述安全事故区域迭代重定位模型具体为：基于城市行政区域的安全事故发生情况，根据安全事故的发生频率和安全事故发生的类型将这些行政区域迭代重定位为不同的簇，事故发生的频度和事故发生的类型比较相似的区域则聚集为相同类别的簇。基于以上的分析，可以得知城市各个区域安全事故发生的相同点和不同点，为各个行政区域安全事故的执法管理方向提供有力的理论支撑；

所述安全事故月份迭代重定位模型具体为：基于12个月份的安全事故发生情况，根据安全事故的发生频率和安全事故发生的类型将这些月份迭代重定位为不同的簇，事故发生的频度和事故发生的类型比较相似的月份则聚集为相同类别的簇。基于以上的分析，可以得知城市一年12个月事故发生的情况，为不同时间段的安全事故的执法管理方向提供有力的理论支撑；

所述安全事故年份评估模型具体为：基于城市十年的安全事故发生情况，对十年的安全事故发生情况进行评估，根据安全事故发生情况的好坏程度对十年进行排行研究。通过以上的分析，可以得知哪些年份是安全事故发生情况较为不好的，并且对不好的原因进行挖掘，以此为减少安全事故的发生提供有力的理论基础；

所述安全事故伤亡影响因素探究模型具体为：基于安全事故的发生情况和造成的伤亡情况进行分析，挖掘伤亡的影响因素。以上的分析主要是从伤亡的角度出发，得出造成伤亡的影响因素，为减少伤亡的行政执法方向提供有力的理论基础。所述安全事故伤亡预测模型：基于安全事故的伤亡情况，依据已有的历史数据的趋势、季节性、周期性和随机性等特点对一定时段内未来伤亡的发展趋势进行预测。通过以上的分析，可以对未来的伤亡发展趋势有一定程度上的把控和掌握。

为了能够多层次，全方位的展现安全事故分析结构，作为一种优选的实施例，所述程序页面展示包括通过图形、表格和地图数据显示出来。

本实施例提供的系统工作流程与本实施例提供的方法对应，原理相同，在此不做赘述。

以上，仅为本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制；凡本行业的普通技术人员均可按说明书附图所示和以上而顺畅地实施本发明；但是,凡熟悉本专业的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，利用以上所揭示的技术内容而做出的些许更动、修饰与演变的等同变化，均为本发明的等效实施例；同时,凡依据本发明的实质技术对以上实施例所作的任何等同变化的更动、修饰与演变等，均仍属于本发明的技术方案的保护范围之内。