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电力基坑有害气体风险评估方法设计
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作者 文宗山 景国明 樊彦国 《自动化仪表》 CAS 2024年第2期122-126,共5页
为了提升风险评估准确率,设计了一种电力基坑有害气体风险评估方法。创新性地利用密度和加权方法改进聚类算法,实施电力基坑有害气体传感数据的挖掘。使用改进阈值函数去噪方法对传感器数据实施去噪处理。基于静态响应和动态响应构建传... 为了提升风险评估准确率,设计了一种电力基坑有害气体风险评估方法。创新性地利用密度和加权方法改进聚类算法,实施电力基坑有害气体传感数据的挖掘。使用改进阈值函数去噪方法对传感器数据实施去噪处理。基于静态响应和动态响应构建传感器响应灵敏度控制模型,提高数据质量。基于机器学习中的图神经网络构建电力基坑有害气体风险评估模型,实现有害气体风险等级评估。测试结果表明,该方法能够实现风险等级评估,并将风险评估结果的准确率均值提升到95%以上。评估结果显示:工程中基坑4、基坑5、基坑6的风险评估等级为低等级;基坑2为中低等级;基坑1、基坑3、基坑8为中等级;基坑7为中高等级。该方法的评估结果可用于对电力基坑施工安全进行控制,具有实际工程应用价值。 展开更多
关键词 机器学习 电力基坑 改进聚类算法 图神经网络 有害气体风险评估 传感器控制 气体浓度 密度可达性
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