一种交通运输企业风险预测预警方法、系统及存储介质与流程
本发明涉及数据分析，具体为一种交通运输企业风险预测预警方法、系统及存储介质。
背景技术：
1、针对当前交通运输行业的复杂多变和快速发展现状，安全管理的重要性日益凸显。交通运输管理单位为了更加精准地识别和控制风险，对交通运输企业，根据相关要求，进行风险预测预警。
2、现有技术中进行风险预测预警，主要是专家设定预测指标，根据预测指标进行计算，然后根据计算结果判断交通运输企业风险，其中预测指标设置单一，不具备针对性，计算出来的结果，对风险预测准确性低；而且每个企业类型不同，规模不同，运营模型也不同，若根据每个企业指定对应的预测指标，则需要耗费大量人工成本，实现可能性低。
3、因此现在急需一种交通运输企业风险预测预警方法、系统及存储介质，能自适应的针对不同交通运输企业，生成最优的预测指标方案，提高预测指标针对性，以提升风险预测预警准确性。
技术实现思路
1、本发明的目的之一在于提供一种交通运输企业风险预测预警方法，能自适应的针对不同交通运输企业，生成最优的预测指标，提高预测指标针对性，以提升风险预测预警准确性。
2、本发明提供的基础方案一：一种交通运输企业风险预测预警方法，包括如下内容：
3、s1、构建预测指标数据库，用于存储各项交通运输企业风险的预测指标；
4、s2、获取待预测的企业的基础数据；
5、s3、根据基础数据，在预测指标数据库中获取匹配的预测指标，作为基础预测指标；
6、s4、采用优化模型，对基础预测指标进行优化，获生成最优的预测指标方案；
7、s5、根据最优的预测指标方案中的预测指标，构建风险评估模型，获取对应的数据，对待预测的企业进行交通运输企业风险预测，获取待预测的企业的单项事故征兆值和最终事故征兆值总和；
8、s6、根据单项事故征兆值和最终事故征兆值总和所属预设数值范围，判断企业的预警等级，并进行对应预警。
9、基础方案一的有益效果：本方案先构建预测指标数据库，可以将所有用于交通运输企业风险预测预警的预测指标，都存储到预测指标数据库中；其中预测指标的指定可以根据相关文件要求进行设置，全面覆盖各类交通运输风险，以便后续应用；
10、对于待预测的企业，获取企业的基础信息，根据基础信息在预测指标数据库中获取匹配的预测指标，作为基础预测指标，基础指标时匹配企业实际情况的指标，不用对预测指标数据库中全部预测指标进行计算，节约计算时间，提高计算效率，降低计算成本，因为每个预测指标都去获取数据进行计算的话，其工作量巨大；本方案进行针对性的匹配适合待预测的企业的预测指标；
11、并且获取基础预测指标后，本方案还采用优化模型，对基础预测指标进行优化，生成最优的预测指标方案，使得预测指标能更具针对性，能更准确的进行风险预测预警，后续根据最优的预测指标方案中的预测指标，构建风险评估模型，获取对应的数据，对待预测的企业进行交通运输企业风险预测，获取待预测的企业的单项事故征兆值和最终事故征兆值总和，最后根据单项事故征兆值和最终事故征兆值总和所属预设数值范围，判断企业的预警等级，并进行对应预警。
12、针对不同类型企业、不同规模的差异性，对预测指标进行了针对性的优化和调整，使其更加贴近实际、更具操作性；根据最终事故征兆值总和，进一步划分了风险预警等级，后续通过实施对不同级别的风险预警和应对措施，企业可以更加有效地预防和控制安全事故的发生。
13、综上所述，本方案能自适应的针对不同交通运输企业，生成最优的预测指标，提高预测指标针对性，以提升风险预测预警准确性。
14、进一步，所述预测指标数据库中的预测指标分为a个维度，每个维度下有若干不同的隐患情形，隐患情形设置对应的预测指标。
15、有益效果：多维度的预测指标，能更全面的对交通运输企业进行风险评估，覆盖面更广。
16、进一步，获取基础预测指标的方式，包括：自动匹配和人工选择；
17、自动匹配为根据基础数据进行文本获取，与预测指标数据库中各预测指标对应的预设特征进行相似度分析，相似度符合预设相似度，则判定为匹配，获取匹配的预测指标，作为基础预测指标；
18、人工选择为获取基础预测指标选择信号，根据预测指标选择信号，获取对应的预测指标，作为基础预测指标。
19、有益效果：获取基础预测指标，可以通过自动匹配，也可以人工进行选择，以便于对基础预测指标进行适应性调节。
20、进一步，所述s4，包括：
21、s401、根据预测指标数据库中未被选为基础预测指标的预测指标和基础预测指标，随机生成若干预测指标方案，形成初始预测指标方案集合；
22、s402、根据预设优化目标，构建适应度函数；
23、s403、将初始预测指标方案集合作为初始族群，根据适应度函数进行迭代优化，获取最优的预测指标方案。
24、有益效果：基础预测指标虽然是根据企业的基础数据进行匹配，针对企业的预测指标，但是其并不是最优的预测指标，其局限于获取的基础数据和人工选择，因此对基础预测指标进行优化，根据预测指标数据库中未被选为基础预测指标的预测指标和基础预测指标，随机生成若干预测指标方案，形成初始预测指标方案集合；根据预设优化目标，构建适应度函数；将初始预测指标方案集合作为初始族群，根据适应度函数进行迭代优化，获取最优的预测指标方案，对预测指标方案进行指定方向的优化，使其更符合预测预警要求，且更适合当前待预测的企业。
25、进一步，所述s401，包括：在预测指标数据库中未被选为基础预测指标的预测指标中，获取n个预测指标和基础预测指标组合，形成预测指标方案，进而随机生成若干预测指标方案，形成初始预测指标方案集合。
26、有益效果：基础指标是用户确定的最低预测指标标准，因此对预测指标优化时，增加没有被选中的预测指标，以更新基础预测指标的方案，使其更全面。
27、进一步，所述预设优化目标，包括：预测指标对应的数据获取难度和预测指标方案进行预测的准确度；
28、对应构建的目标函数，包括：数据获取难度适应度函数和准确度适应度函数；
29、数据获取难度适应度函数用于对预测指标方案中各预测指标对应的数据获取难度进行表征，包括：
30、
31、其中o为数据获取难度，b为能够同时获取的数据个数，m为基础预测指标个数，ti为第i个预测指标对应的数据获取时间，si为第i个预测指标对应的数据的保密度数值；
32、准确度适应度函数用于对预测指标方案进行预测的准确度进行表征，具体如下：
33、
34、其中p为准确度，为预测指标方案中预测指标维度占比，k为预测指标方案中涉及的维度个数，a为预测指标数据库中预测指标的维度个数，ri为第i个预测指标对应的覆盖范围度，设置预测指标时，根据预测指标涉及的数据范围设置。
35、有益效果：对预测指标进行预测指标对应的数据获取难度和预测指标方案进行预测的准确度两个方向的优化，使针对性预测指标在获取难度上和准确度方向上达到相对最优。
36、进一步，准确度适应度函数设置为：
37、
38、其中fi为第i个预测指标在历史选择应用的预测指标方案中出现的频率，其中l为历史选择应用的预测指标方案的个数，wi为第i个预测指标在历史选择应用的预测指标方案中出现的次数；为第i个预测指标在历史选择应用的预测指标方案中的平均权重，其中gij为第i个预测指标在第j个历史选择应用的预测指标方案中的权重。
39、有益效果：通过上述准确度适应度函数，无需在设置预测指标时，根据预测指标涉及的数据范围设置，预先设置每个预测指标对应的覆盖范围度，但是相同的预测指标在不同的方案中对数据覆盖范围体现可能不同，并且相同方案中不同预测指标可能数据范围的覆盖可能存在重叠，因此通过通预测指标涉及的维度和历史数据对预测指标的准确度进行量化，预测指标常被选择到预测方案中，也能反应其重要度和对预测结果准确性的影响层度。
40、进一步，所述s403，包括：根据适应度函数，计算初始预测指标方案集合中各预测指标方案的适应度函数值，剔除适应度函数值不符合预设适应度函数值范围的预测指标方案，并将剔除的预测指标方案加入禁忌表中；
41、根据适应度函数，计算初始预测指标方案集合中各预测指标方案的综合适应度函数值z＝cp-ao，其中c和a为常数；
42、根据综合适应度函数值，进行个体选择，交叉和变异，并剔除无法实现的个体方案，迭代预设次数后得到将综合适应度函数值最大的个体方案作为最优的预测指标方案；且进行个体选择，交叉和变异时，形成的新的预测指标方案不能为禁忌表的预测指标方案，并删除预测指标方案中重复的预测指标，剔除无法实现的个体方案。
43、有益效果：本方案在优化过程中会剔除不符合预设适应度函数值范围的预测指标方案，并将剔除的预测指标方案加入禁忌表，防止重复优化，浪费算力，提升优化效率。
44、进一步，所述单项事故征兆值＝l*(1+可能性叠加系数*天数)*s；
45、l为事故发生的可能性；s为事故发生后的严重性；可能性叠加系数为结合历史数据、专家经验和现场调研，为每个隐患情形对应的预测指标赋予相应的权重，以反映其在整体安全风险中的相对重要性；天数为事故风险可能持续的天数；
46、最终事故征兆值总和等于各单项事故征兆值总和。
47、有益效果：最终事故征兆值总和能有效反应交通运输企业的风险，便于后续进行对应的预警。
48、本发明的目的之二在于提供一种交通运输企业风险预测预警系统，能自适应的针对不同交通运输企业，生成最优的预测指标，提高预测指标针对性，以提升风险预测预警准确性。
49、本发明提供基础方案二：一种交通运输企业风险预测预警系统，采用上述交通运输企业风险预测预警方法。
50、基础方案二的有益效果：一种交通运输企业风险预测预警系统，采用上述交通运输企业风险预测预警方法，能自适应的针对不同交通运输企业，生成最优的预测指标，提高预测指标针对性，以提升风险预测预警准确性。
51、本发明的目的之三在于提供一种存储介质，能自适应的针对不同交通运输企业，生成最优的预测指标，提高预测指标针对性，以提升风险预测预警准确性。
52、本发明提供基础方案三：一种存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述交通运输企业风险预测预警方法。
53、基础方案三的有益效果：存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的交通运输企业风险预测预警方法的步骤，能自适应的针对不同交通运输企业，生成最优的预测指标，提高预测指标针对性，以提升风险预测预警准确性，便于交通运输企业风险预测预警方法的应用。
技术特征：
1.一种交通运输企业风险预测预警方法，其特征在于，包括如下内容：
2.根据权利要求1所述的交通运输企业风险预测预警方法，其特征在于，所述预测指标数据库中的预测指标分为a个维度，每个维度下有若干不同的隐患情形，隐患情形设置对应的预测指标。
3.根据权利要求2所述的交通运输企业风险预测预警方法，其特征在于，所述s4，包括：
4.根据权利要求3所述的交通运输企业风险预测预警方法，其特征在于，所述s401，包括：在预测指标数据库中未被选为基础预测指标的预测指标中，获取n个预测指标和m个基础预测指标组合，形成预测指标方案，进而随机生成若干预测指标方案，形成初始预测指标方案集合。
5.根据权利要求4所述的交通运输企业风险预测预警方法，其特征在于，所述预设优化目标为对预测指标方案的评价方向，包括：预测指标对应的数据获取难度和预测指标方案进行预测的准确度；
6.根据权利要求5所述的交通运输企业风险预测预警方法，其特征在于，准确度适应度函数用于对预测指标方案进行预测的准确度进行表征，具体如下：
7.根据权利要求5或6任一项所述的交通运输企业风险预测预警方法，其特征在于，所述s403，包括：根据适应度函数，计算初始预测指标方案集合中各预测指标方案的适应度函数值，剔除适应度函数值不符合预设适应度函数值范围的预测指标方案，并将剔除的预测指标方案加入禁忌表中；
8.根据权利要求1所述的交通运输企业风险预测预警方法，其特征在于，所述单项事故征兆值＝l*(1+可能性叠加系数*天数)*s；
9.一种交通运输企业风险预测预警系统，其特征在于，采用如权利要求1-8任一项所述的交通运输企业风险预测预警方法。
10.一种存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的交通运输企业风险预测预警方法。
技术总结
本发明涉及数据分析技术领域，具体为一种交通运输企业风险预测预警方法、系统及存储介质，包括：构建预测指标数据库，存储各项预测指标；获取待预测的企业的基础数据；根据基础数据，在预测指标数据库中获取匹配的预测指标，作为基础预测指标；采用优化模型，对基础预测指标进行优化，获生成最优的预测指标方案；根据最优的预测指标方案，构建风险评估模型，获取对应的数据，进行风险预测，获取单项事故征兆值和最终事故征兆值总和；根据单项事故征兆值和最终事故征兆值总和所属预设数值范围，判断企业的预警等级，并进行对应预警。本方案能自适应的针对不同交通运输企业，生成最优的预测指标，提高预测指标针对性，以提升风险预测预警准确性。
技术研发人员：陈琼,龚海宁,袁朋,欧磊磊,何帅,吴敏,王雪莲,谢小宇,周维,文丹
受保护的技术使用者：重庆时英教育科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23