基于时序动态知识图谱的社区燃气风险预测技术研究
这是一篇关于时序动态知识图谱,关系图卷积网络,门控循环单元,社区燃气风险,风险预测的论文, 主要内容为随着城市燃气的迅速普及,在提升社区居民生活质量的同时,也存在潜在的风险。为了提升社区居民燃气使用的安全性,有必要对社区燃气风险进行预测。然而,现有的燃气风险评估方法主要以静态风险评估为主,难以充分反映社区燃气风险随时间的动态变化特性。此外,这些方法往往忽略了社区燃气风险因素之间的相互影响,无法有效地预测和防范潜在的耦合性风险。因此,本研究提出了一种基于时序动态知识图谱的社区燃气动态风险预测方法,旨在利用时序动态知识图谱的时序性和动态性特点,实现对社区燃气系统中风险等级的动态预测。本文的研究内容如下:(1)对社区燃气系统风险因素进行分析,定位社区燃气系统的风险源和风险问题并进行归纳总结,得出导致燃气系统安全事件发生的5个潜在原因,建立社区燃气风险评估指标体系。进一步对其进行权重分析以及社区燃气风险等级确定,根据该指标体系和风险等级将社区燃气数据处理为社区燃气时序动态知识图谱。(2)根据时序动态知识图谱对社区燃气风险进行预测,本文主要提出两种社区燃气风险预测方法,并分别对两种方法进行验证。第一种方法为基于关系图卷积网络的社区燃气风险预测方法,该方法分为节点信息聚合模块、时序信息聚合模块和风险预测模块。节点信息聚合模块使用关系图卷积网络完成对图谱节点空间信息的聚合。时序信息聚合模块使用长短期记忆网络完成对图谱时序信息的聚合。风险预测模块通过编码和多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)解码获取燃气风险预测的条件分布,得出燃气风险等级。第二种方法基于时序动态知识图谱进行预测,该方法分为历史信息学习模块、当前信息学习模块和风险预测模块。历史信息学习模块主要通过MLP网络进行历史知识图谱信息学习,生成索引向量并通过softmax函数估计历史词汇表中燃气风险实体的概率。当前信息学习模块使用MLP网络和门控循环单元网络分别生成索引向量,通过softmax函数对上述索引向量进行综合,得出燃气风险实体的概率。风险预测模块根据前两个模块的燃气风险实体的概率进行加权求和,得到最终预测结果。(3)实现社区燃气风险预测技术平台,该平台具体分为数据采集和传输模块、社区燃气风险预测方法模块和社区燃气风险预测可视化模块。数据采集和传输模块主要基于6 Lo WPAN实现社区燃气系统的数据采集,并通过MQTT协议上传到物联网云平台(Things Board)。社区燃气风险预测方法模块主要完成预测方法的代码实现。社区燃气风险预测可视化模块接收来自物联网云平台的数据,使用社区燃气风险预测方法对上述数据进行处理,该模块前端使用Vue.js技术,后端使用Spring Boot框架,对社区燃气风险预测结果进行可视化展示。本文通过基于时序动态知识图谱的社区燃气动态风险预测方法,改善社区燃气风险预测的实时性,提高燃气风险预测的准确性,通过社区燃气风险预测平台实现实时的社区燃气数据监测和燃气风险预测结果的可视化展示,对社区燃气风险监测和防范具有一定的参考意义。
基于时序动态知识图谱的社区燃气风险预测技术研究
这是一篇关于时序动态知识图谱,关系图卷积网络,门控循环单元,社区燃气风险,风险预测的论文, 主要内容为随着城市燃气的迅速普及,在提升社区居民生活质量的同时,也存在潜在的风险。为了提升社区居民燃气使用的安全性,有必要对社区燃气风险进行预测。然而,现有的燃气风险评估方法主要以静态风险评估为主,难以充分反映社区燃气风险随时间的动态变化特性。此外,这些方法往往忽略了社区燃气风险因素之间的相互影响,无法有效地预测和防范潜在的耦合性风险。因此,本研究提出了一种基于时序动态知识图谱的社区燃气动态风险预测方法,旨在利用时序动态知识图谱的时序性和动态性特点,实现对社区燃气系统中风险等级的动态预测。本文的研究内容如下:(1)对社区燃气系统风险因素进行分析,定位社区燃气系统的风险源和风险问题并进行归纳总结,得出导致燃气系统安全事件发生的5个潜在原因,建立社区燃气风险评估指标体系。进一步对其进行权重分析以及社区燃气风险等级确定,根据该指标体系和风险等级将社区燃气数据处理为社区燃气时序动态知识图谱。(2)根据时序动态知识图谱对社区燃气风险进行预测,本文主要提出两种社区燃气风险预测方法,并分别对两种方法进行验证。第一种方法为基于关系图卷积网络的社区燃气风险预测方法,该方法分为节点信息聚合模块、时序信息聚合模块和风险预测模块。节点信息聚合模块使用关系图卷积网络完成对图谱节点空间信息的聚合。时序信息聚合模块使用长短期记忆网络完成对图谱时序信息的聚合。风险预测模块通过编码和多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)解码获取燃气风险预测的条件分布,得出燃气风险等级。第二种方法基于时序动态知识图谱进行预测,该方法分为历史信息学习模块、当前信息学习模块和风险预测模块。历史信息学习模块主要通过MLP网络进行历史知识图谱信息学习,生成索引向量并通过softmax函数估计历史词汇表中燃气风险实体的概率。当前信息学习模块使用MLP网络和门控循环单元网络分别生成索引向量,通过softmax函数对上述索引向量进行综合,得出燃气风险实体的概率。风险预测模块根据前两个模块的燃气风险实体的概率进行加权求和,得到最终预测结果。(3)实现社区燃气风险预测技术平台,该平台具体分为数据采集和传输模块、社区燃气风险预测方法模块和社区燃气风险预测可视化模块。数据采集和传输模块主要基于6 Lo WPAN实现社区燃气系统的数据采集,并通过MQTT协议上传到物联网云平台(Things Board)。社区燃气风险预测方法模块主要完成预测方法的代码实现。社区燃气风险预测可视化模块接收来自物联网云平台的数据,使用社区燃气风险预测方法对上述数据进行处理,该模块前端使用Vue.js技术,后端使用Spring Boot框架,对社区燃气风险预测结果进行可视化展示。本文通过基于时序动态知识图谱的社区燃气动态风险预测方法,改善社区燃气风险预测的实时性,提高燃气风险预测的准确性,通过社区燃气风险预测平台实现实时的社区燃气数据监测和燃气风险预测结果的可视化展示,对社区燃气风险监测和防范具有一定的参考意义。
基于时序动态知识图谱的社区燃气风险预测技术研究
这是一篇关于时序动态知识图谱,关系图卷积网络,门控循环单元,社区燃气风险,风险预测的论文, 主要内容为随着城市燃气的迅速普及,在提升社区居民生活质量的同时,也存在潜在的风险。为了提升社区居民燃气使用的安全性,有必要对社区燃气风险进行预测。然而,现有的燃气风险评估方法主要以静态风险评估为主,难以充分反映社区燃气风险随时间的动态变化特性。此外,这些方法往往忽略了社区燃气风险因素之间的相互影响,无法有效地预测和防范潜在的耦合性风险。因此,本研究提出了一种基于时序动态知识图谱的社区燃气动态风险预测方法,旨在利用时序动态知识图谱的时序性和动态性特点,实现对社区燃气系统中风险等级的动态预测。本文的研究内容如下:(1)对社区燃气系统风险因素进行分析,定位社区燃气系统的风险源和风险问题并进行归纳总结,得出导致燃气系统安全事件发生的5个潜在原因,建立社区燃气风险评估指标体系。进一步对其进行权重分析以及社区燃气风险等级确定,根据该指标体系和风险等级将社区燃气数据处理为社区燃气时序动态知识图谱。(2)根据时序动态知识图谱对社区燃气风险进行预测,本文主要提出两种社区燃气风险预测方法,并分别对两种方法进行验证。第一种方法为基于关系图卷积网络的社区燃气风险预测方法,该方法分为节点信息聚合模块、时序信息聚合模块和风险预测模块。节点信息聚合模块使用关系图卷积网络完成对图谱节点空间信息的聚合。时序信息聚合模块使用长短期记忆网络完成对图谱时序信息的聚合。风险预测模块通过编码和多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)解码获取燃气风险预测的条件分布,得出燃气风险等级。第二种方法基于时序动态知识图谱进行预测,该方法分为历史信息学习模块、当前信息学习模块和风险预测模块。历史信息学习模块主要通过MLP网络进行历史知识图谱信息学习,生成索引向量并通过softmax函数估计历史词汇表中燃气风险实体的概率。当前信息学习模块使用MLP网络和门控循环单元网络分别生成索引向量,通过softmax函数对上述索引向量进行综合,得出燃气风险实体的概率。风险预测模块根据前两个模块的燃气风险实体的概率进行加权求和,得到最终预测结果。(3)实现社区燃气风险预测技术平台,该平台具体分为数据采集和传输模块、社区燃气风险预测方法模块和社区燃气风险预测可视化模块。数据采集和传输模块主要基于6 Lo WPAN实现社区燃气系统的数据采集,并通过MQTT协议上传到物联网云平台(Things Board)。社区燃气风险预测方法模块主要完成预测方法的代码实现。社区燃气风险预测可视化模块接收来自物联网云平台的数据,使用社区燃气风险预测方法对上述数据进行处理,该模块前端使用Vue.js技术,后端使用Spring Boot框架,对社区燃气风险预测结果进行可视化展示。本文通过基于时序动态知识图谱的社区燃气动态风险预测方法,改善社区燃气风险预测的实时性,提高燃气风险预测的准确性,通过社区燃气风险预测平台实现实时的社区燃气数据监测和燃气风险预测结果的可视化展示,对社区燃气风险监测和防范具有一定的参考意义。
基于时序动态知识图谱的社区燃气风险预测技术研究
这是一篇关于时序动态知识图谱,关系图卷积网络,门控循环单元,社区燃气风险,风险预测的论文, 主要内容为随着城市燃气的迅速普及,在提升社区居民生活质量的同时,也存在潜在的风险。为了提升社区居民燃气使用的安全性,有必要对社区燃气风险进行预测。然而,现有的燃气风险评估方法主要以静态风险评估为主,难以充分反映社区燃气风险随时间的动态变化特性。此外,这些方法往往忽略了社区燃气风险因素之间的相互影响,无法有效地预测和防范潜在的耦合性风险。因此,本研究提出了一种基于时序动态知识图谱的社区燃气动态风险预测方法,旨在利用时序动态知识图谱的时序性和动态性特点,实现对社区燃气系统中风险等级的动态预测。本文的研究内容如下:(1)对社区燃气系统风险因素进行分析,定位社区燃气系统的风险源和风险问题并进行归纳总结,得出导致燃气系统安全事件发生的5个潜在原因,建立社区燃气风险评估指标体系。进一步对其进行权重分析以及社区燃气风险等级确定,根据该指标体系和风险等级将社区燃气数据处理为社区燃气时序动态知识图谱。(2)根据时序动态知识图谱对社区燃气风险进行预测,本文主要提出两种社区燃气风险预测方法,并分别对两种方法进行验证。第一种方法为基于关系图卷积网络的社区燃气风险预测方法,该方法分为节点信息聚合模块、时序信息聚合模块和风险预测模块。节点信息聚合模块使用关系图卷积网络完成对图谱节点空间信息的聚合。时序信息聚合模块使用长短期记忆网络完成对图谱时序信息的聚合。风险预测模块通过编码和多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)解码获取燃气风险预测的条件分布,得出燃气风险等级。第二种方法基于时序动态知识图谱进行预测,该方法分为历史信息学习模块、当前信息学习模块和风险预测模块。历史信息学习模块主要通过MLP网络进行历史知识图谱信息学习,生成索引向量并通过softmax函数估计历史词汇表中燃气风险实体的概率。当前信息学习模块使用MLP网络和门控循环单元网络分别生成索引向量,通过softmax函数对上述索引向量进行综合,得出燃气风险实体的概率。风险预测模块根据前两个模块的燃气风险实体的概率进行加权求和,得到最终预测结果。(3)实现社区燃气风险预测技术平台,该平台具体分为数据采集和传输模块、社区燃气风险预测方法模块和社区燃气风险预测可视化模块。数据采集和传输模块主要基于6 Lo WPAN实现社区燃气系统的数据采集,并通过MQTT协议上传到物联网云平台(Things Board)。社区燃气风险预测方法模块主要完成预测方法的代码实现。社区燃气风险预测可视化模块接收来自物联网云平台的数据,使用社区燃气风险预测方法对上述数据进行处理,该模块前端使用Vue.js技术,后端使用Spring Boot框架,对社区燃气风险预测结果进行可视化展示。本文通过基于时序动态知识图谱的社区燃气动态风险预测方法,改善社区燃气风险预测的实时性,提高燃气风险预测的准确性,通过社区燃气风险预测平台实现实时的社区燃气数据监测和燃气风险预测结果的可视化展示,对社区燃气风险监测和防范具有一定的参考意义。
基于知识图谱的机加工艺参数推荐方法研究
这是一篇关于切削参数,刀具,知识图谱,参数推荐,关系图卷积网络的论文, 主要内容为机械加工是机械制造中一种重要的成形方法,是工件和刀具相互作用的过程。选择合适的刀具和切削参数是机械加工工艺设计的重要任务。在实际加工过程中,机械加工工艺参数的选择往往依赖人工经验,而人工经验是一种主观经验,具有精确性不足、难以复用等缺点。所以,针对机械加工工艺参数选择困难以及机械加工数据和知识彼此隔离、难以相互转化的问题,本文通过建立机械加工知识图谱,在语义层面将机械加工过程中的知识关联起来,并基于知识图谱运用图算法和图神经网络等方法开展机械加工工艺参数推荐方法的研究,从而为实现机械加工智能化提供一种新的方法。具体研究内容如下:(1)在分析机械加工知识的组成和来源的基础之上,运用本体首次建立了包含机械加工过程知识的完整的本体模型,使加工过程知识在语义层面实现有机的关联,基于本体设计了机加知识图谱的模式,建立了一种新的机械加工过程表示模型。(2)建立机械加工知识图谱数据生成、融合和存储的方法。对于非结构化数据,研究如何通过自然语言处理技术构建知识抽取和关系抽取模型。对于结构化数据,通过模式映射的方法将数据转化为图数据模型表示的三元组,并对多源异构数据进行融合。设计了面向推荐任务的描述零件特征、材料和刀具之间关系的多元加权关系图谱模型。(3)建立了一种个性化和精确化的刀具推荐方法。该方法的核心思想是将已产生的机械加工过程数据之间的内在联系作为工艺参数推荐的重要依据。将工件的材料、加工零件的结构特征、刀具和切削参数之间的相关性作为参数推荐的首要因素。然后运用基于PPR算法的刀具推荐模型,推选出合适的刀具,为工艺规划刀具的选择提供依据,并结合具体的数据验证该方法的有效性。(4)建立了一种基于图神经网络的切削参数推荐模型。针对传统神经网络难以处理异构图数据的问题,构建了基于关系图卷积网络的机加切削参数推荐模型,实现对切削速度、进给量和背吃刀量的精准推荐。
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