智能预警

[目的/意义] 加强网络舆情管理，对群体性突发事件进行有效预判是社会创新治理的重要任务。在大数据背景下，如何提高舆情特征数据挖掘效率和舆情趋势预测精度，探索舆情智能预警机制，是当前亟待解决的问题。 [方法/过程] 构建了大数据背景下的网络舆情采集和基本特征挖掘体系，探索舆情大数据分布式处理和文本计算边缘化，注重舆情敏感性特征挖掘，提高舆情特征查询效率。基于复杂网络对舆情团落进行分析，利用深度学习提高舆情智能计算能力，对网络舆情事件进行演化推理，提升网络舆情态势智能分析水平。[结果/结论] 将机器系统的舆情定量计算能力和舆情决策者的定性分析能力结合起来，建立人机协同的舆情智能预警机制，提高舆情预警的可视化，为突发事件提供预控方案。 【大数据背景下的网络舆情智能预警机制】 随着互联网的快速发展，网络舆情成为衡量社会情绪和公众态度的重要指标。在大数据时代，海量的网络信息为舆情分析提供了丰富的数据源，但同时也带来了挑战，如何高效地处理这些数据并准确预测舆情走向成为关键。文章提出了构建网络舆情采集和特征挖掘体系的方法。这一体系通过大数据技术提高舆情数据的采集效率，利用分布式处理技术处理大数据量，以适应快速变化的网络环境。同时，文本计算的边缘化处理使得在分布式系统中能更快地提取舆情敏感特征，从而提升查询速度。通过复杂网络理论对舆情团落进行分析，可以揭示舆情事件之间的关联性和演化规律。利用深度学习技术，能够进一步提升对舆情的智能计算能力，通过对网络舆情事件的演化推理，增强对舆情态势的智能分析水平，预测其可能的发展趋势。再者，建立人机协同的舆情智能预警机制是文章的核心成果。这一机制结合了机器的定量计算能力与人类决策者的定性分析，形成了一种互补模式。通过提高舆情预警的可视化程度，可以为预防和应对突发事件提供及时的预控方案，实现更有效的社会管理。论文强调了录用定稿网络首发的严谨性和正式性，确保了研究成果的创新性、科学性和先进性，并遵循了相关的学术规范和技术标准。通过在网络版期刊上发表，这些研究成果得以快速传播，为学术交流和社会实践提供了宝贵的参考。的研究对于理解大数据环境下网络舆情的动态演变、预警机制的构建以及社会创新治理具有重要意义。它不仅推动了舆情分析的技术进步，还为实际的舆情管理工作提供了理论指导和实用工具，对于提升社会公共事务的预见性和应对能力具有深远影响。

对流失预警模型的评估，提出评估的指标和方法。

MATLAB火焰火灾烟雾检测预警系统正在开发中，专注于提供高效的预警功能和用户友好的界面设计。该系统将利用先进技术实现火灾和烟雾的实时检测与预警，提升安全管理效率和响应速度。

这本书为所有企业数据管理者提供一份关于数据安全重要性的警示。它不仅仅是为技术人员准备的，更是为那些希望了解数据库为何容易遭受灾难性打击的管理者准备的。通过案例分析，读者将深入理解危机管理的重要性。

基于沉阳气象数据和设施小气候监测数据，计算出气象等级指数、要素等级指标。通过分析温室温度变化趋势和内外温度关系，研究沉阳设施农业中低温冷害的风险，建立预警服务标准，以减少冷害影响。

电子狗 DSA 通过预警播报为机动车驾驶员提供道路安全驾驶信息，帮助驾驶员避免罚款。

为提升煤矿冲击地压监测预警精度，自动化水平，从冲击地压发生载荷出发，提出分源监测思路，开发了新型煤矿冲击地压综合监测预警平台。研究表明，基于现场监测数据，通过属性权重和等级权重赋予每种预警指标，动态生成综合权重，采用分源权重综合预警方法，避免主观误差，确保预警客观可靠。平台集成了接口融合、格式转化、统计分析、多参量预警等功能，大幅提升了预警效率和效果。

山洪灾害防治的关键在于准确及时的预警。本研究以长江流域为例，探讨山洪灾害预警难度的评价方法。研究利用历史灾害数据、地理背景信息和社会经济数据，结合地统计分析方法，从预警设备的运行维护环境、致灾过程的类型以及下垫面复杂程度三个方面构建了山洪灾害预警难度评价指标体系。指标权重则采用层次分析法确定。 评价结果表明，长江流域内山洪灾害预警难度较大的区域主要分布在甘肃南部、四川中部、云南北部、贵州东北部、湖北西北部以及重庆大部。这些区域滑坡、泥石流灾害频发，山高坡陡，交通不便，预警设备的安装、运行和维护成本较高。

为解决华北型煤田煤层底板突水监测不全、智能化水平不高等问题，基于底板“下三带”理论，提出了多频连续电法充水水源监测系统和“井-地-孔”联合微震监测系统。采用伪随机多频序列作为人工场源，通过伪随机相关辨识技术提取弱信号。同时，研发了带推靠的孔中传感器及回收装置，实现了三维立体布署和时空精细定位与实时监测。智能预警系统结合时序大数据挖掘和深度学习技术，通过预警级别的三视热力图输出，实时显示煤层底板各网格的预警情况。

本研究基于工作面微震事件释能规律的统计分析，探讨了微震能量随时间变化的趋势。研究发现高能量微震事件是冲击地压发生的必要条件。以大同忻州窑煤矿为例，应用ARIMA季节性模型和门限自回归模型预测未来微震释能趋势，比较了两种方法的优缺点及适用条件；同时，利用微震能量方差变化特征函数，提出了冲击危险模式的识别方法。研究结果显示，周期性明显的高能量微震事件，ARIMA季节性模型能有效预测其释能趋势，而门限自回归模型适用于预测释能趋势周期性不显著的高能微震事件。微震能量方差变化特征函数判别准则可有效预警冲击地压的发生。