基于大数据处理的居民小区公共安全风险评价的探索.pdf
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1、 10 行业研究 Industry Research引言城市居民小区是城市最基本和最重要的组织单元,居民小区的公共安全是城市安全的核心部分。一是居民小区拥有更多的动机和资源来做好风险的应对工作,作为基层组织能够更加有效的整合所有资源,将其配置、激活和融合为一个整体来开展工作;二是小区作为居民的生活场所,更提高评估的实效性,使整个小区、整个社区,整个社会的应急管理工作踏上一个新的台阶。现在的小区安全管理实际情况是,物业管理企业的记录大多还是采用纸质档人工记录,厚厚的几大本物业工作日志,安全情况变化的数据不能及时反应,对安全风险的把控不精准。因此,我们认为,对物业管理的数据进行挖掘,依托小区开展风
2、险评估,是提升城市应急管理综合水平的重要途径。一、建立小区公共安全风险评价的动态数据平台总体流程如何科学地进行风险评估,把小区公共安全的风险从定性和定量的角度进行评价,使小区公共安全的管理更加精准,有实效。遵从以下流程:第一步建立危险源数据平台;第二步采用LECD风险评价法进行数据整理进行风险评价;第三步隐患消除治理后再对小区危险源数据及时更新动态检测。如何建立危险源的辨识,危险源概率计算L值,形成原始数据统计平台。我们采用NLP算法,相关性危险源检测,危险源相关性高数据处理法进行数据处理。具体算法如下:1.1 危险源识别NLP算法使用自然语言处理(NLP)算法从大量安全测评报告中识别影响居民
3、小区安全的风险因素。(1)在此公式中:将表达某个大类的风险描述作为输入序列,其中存在多个词,可用w表示。N表示风险大类。wi表示输出序列中的第i个风险因素,输出的wi属于风险小类。表示前i-1个风险,即模型根据某个大类的风险描述来预测第i个风险,模型的作用根据现有描述以及众多安全报告作为数据库,生成的可能潜在风险。表示给定前i-1个风险的情况下,生成第i个风险的概率。基于大数据处理的居民小区公共安全风险评价的探索杨娇1 龚建疆2 唐帅勇3(1.湖南安全技术职业学院,湖南 长沙 4 1 0 1 5 1;2.湖南省法人大数据运维中心,湖南 长沙 4 2 2 0 9 9;3.湘潭大学,湖南 湘潭 4
4、 1 1 1 0 5)摘 要:我国目前的应急管理体系中,风险评估与风险管理是比较薄弱的环节,并且随着A I 大模型技术推动了各行业的发展,在此也考虑将人工智能技术应用于城市安全的风险评价上。使用N L P 算法利用A I 大模型从众多安全测评报告中识别出的影响居民小区公共安全的风险,由于某些风险可能存在高度相似性,因此采用相关性分析以及聚类技术,厘定出影响居民小区公共安全的主要风险源,结合德尔菲法对此指标体系进行检查,最后形成影响居民小区公共安全在L E C D 法的主要风险指标体系。关键词:居民小区公共安全风险;风险数据挖掘;L E C D 法 作者简介 杨娇(1971-),女,湖南长沙人,
5、硕士,教授,研究方向:应用数学研究。通讯作者 唐帅勇(1998-),湖南长沙人,硕士在读,研究方向:数据挖掘、机器学习。11 现代物业Modern Property Management通过NLP算法识别风险源的步骤如下:1)数据收集和准备:收集大量安全测评报告,并将其转换为可以用于NLP处理的数据格式,如文本文件、数据集或者数据库。确保数据质量,包括清洗、去除噪声、归一化等。2)文本预处理:对原始文本进行预处理,包括分词、停用词去除、词干化、标准化、去除特殊字符和标点符号等。这些步骤有助于将文本转换为可用于NLP模型的格式。3)特征提取:从预处理后的文本中提取特征,可以使用词袋模型、TF-I
6、DF(词频-逆文档频率)等方法将文本转化为数值特征,以便机器学习模型进行处理。TF-IDF可以计算与风险相关的关键词在众多安全报告中的重要性,高TF-IDF值的风险因素通常与安全报告的主题相关性较大。将特定与安全风险相关的词(如“电力故障”,“火灾”,“房屋质量”等)作为关键词,并计算其TF-IDF值。高TF-IDF值的词可能表示与特定安全风险相关的关键问题。可以通过这些关键词的TF-IDF值来衡量各种风险的相对重要性。下面给出TF-IDF的数学原理 (2)式子中分子是该词在安全测评报告中的出现次数,而分母则是在安全测评报告中所有字词的出现次数之和。通过频率识别出最重要的影响安全的风险因素。I
7、DF表示逆向文件频率(3)分子:语料库中的文件总数;分母:包含词语的文件数目(即的文件数目)1.建立模型:使用NLP技术构建模型,可以尝试不同的模型,如文本分类模型(如卷积神经网络、循环神经网络、BERT等)来识别关键的风险因素。2.模型训练与优化:使用标记好的数据集对模型进行训练,并进行模型调参和优化,以提高模型的准确性和泛化能力。3.关键词提取和主题建模:使用NLP技术提取文本中的关键词、短语或主题,可以采用TF-IDF、TextRank、LDA(Latent Dirichlet Allocation)等方法。4.结果分析和可视化:分析模型输出的结果,识别和整理出影响居民小区安全的关键风险
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