化工生产企业事故分析与预测研究

TQ014; 为解决化工生产企业生产过程中的风险防控问题,基于POS-SVM法对化工生产企业较大生产事故风险相关数据进行采集、整合和处理,建立事故预测指标体系,预测各个指标的风险值.结果表明,基于POS-SVM法对化工生产企业事故预测具有预测效率快、预测精度高的优点,可以很好地适应这种小样本容量的预测,并解决化工企业事故的异常数据缺失问题;不同二级指标的风险预测值与风险计算值相近,不同二级指标的事故风险预测值存在明显的差异,人员因数和设备因数在化工生产企业事故中的风险占比较大,在生产管理中应加强人员职业教育、规范培训和设备的维修保养....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	中国新技术新产品 2023 (10), p.146-148
Hauptverfasser:	李璇, 姚拓
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TQ014; 为解决化工生产企业生产过程中的风险防控问题,基于POS-SVM法对化工生产企业较大生产事故风险相关数据进行采集、整合和处理,建立事故预测指标体系,预测各个指标的风险值.结果表明,基于POS-SVM法对化工生产企业事故预测具有预测效率快、预测精度高的优点,可以很好地适应这种小样本容量的预测,并解决化工企业事故的异常数据缺失问题;不同二级指标的风险预测值与风险计算值相近,不同二级指标的事故风险预测值存在明显的差异,人员因数和设备因数在化工生产企业事故中的风险占比较大,在生产管理中应加强人员职业教育、规范培训和设备的维修保养.
ISSN:	1673-9957
DOI:	10.3969/j.issn.1673-9957.2023.10.047