公开(公告)号：CN118228890B

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410607986.2

申请日：2024-05-16

Applicant: 中国矿业大学(北京) ,  矿业大学(北京)内蒙古研究院

Inventor： 吴建松 ,  申思垚 ,  王国勇

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q10/067 ,  G06Q50/26

Abstract: 本申请涉及公共安全技术领域，提供了一种基于加权RF‑BiLSTM的公共场所人员健康风险预测方法及系统。该方法包括：对获取的多源异构数据进行数据融合及特征工程处理，以建立适用于不同时间尺度的公共场所的健康风险数据库；基于加权随机森林方法，对健康风险数据库中的环境风险指标进行特征选择，得到降维特征集；基于深度学习框架，根据不同时间尺度的降维特征集中的环境风险指标对应的时序数据以及健康风险数据库中包含的统计特征，构建基于加权RF的双向长短期记忆网络的不同的预测时间尺度的公共场所人员健康风险评估预警模型，对人员健康风险的不同待预测时刻进行预测，以得到对公共场所内的人员生理参数不同时间尺度的预测结果。

公开(公告)号：CN118228890A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410607986.2

申请日：2024-05-16

Applicant: 中国矿业大学(北京) ,  矿业大学(北京)内蒙古研究院

Inventor： 吴建松 ,  申思垚 ,  王国勇

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q10/067 ,  G06Q50/26

Abstract: 本申请涉及公共安全技术领域，提供了一种基于加权RF‑BiLSTM的公共场所人员健康风险预测方法及系统。该方法包括：对获取的多源异构数据进行数据融合及特征工程处理，以建立适用于不同时间尺度的公共场所的健康风险数据库；基于加权随机森林方法，对健康风险数据库中的环境风险指标进行特征选择，得到降维特征集；基于深度学习框架，根据不同时间尺度的降维特征集中的环境风险指标对应的时序数据以及健康风险数据库中包含的统计特征，构建基于加权RF的双向长短期记忆网络的不同的预测时间尺度的公共场所人员健康风险评估预警模型，对人员健康风险的不同待预测时刻进行预测，以得到对公共场所内的人员生理参数不同时间尺度的预测结果。