安全生产大数据应用系统

Safety Production Big Data Application System

系统解决的目标

充分利用“物联网、大数据、人工智能”等新技术，推进信息化在安全生产监管监察和公共服务业务中的应用，实现安全生产监管监察、信息共享和协同业务快速、准确、高效运行，进而提升安全生产监管效能，为全国安全生产形势持续稳定好转提供信息化支撑。
实现互联互通、信息共享，提升安全监管监察工作经济效益。构建安全生产监管监察、信息共享和公共服务信息系统，强化“基础建设”。健全安全监管机制，有效防范重点行业领域安全事故发生。提供信息化支撑，提高安全生产监管监察执法效能。

系统解决的问题

系统技术重点：提升分析预测能力思路

第一：机器学习预测

机器学习是通过模型实现，比如Linear Regression, 通过最小二乘法计算cost,回归学习得出斜率，得出下一点的趋势范围值；

第二：人工智能预测

通过海量数据通过模拟大脑神经元的触发(activation)功能，获得智能化预测能力，比如基于CNN 的AlphaGO；

第三：大数据预测

Google 搜索人数预测流感，737MAX 容易发生事故；
同类型煤矿或者危化企业预测事故发生概率。

系统建设内容

大数据平台：满足安全生产数据采集、存储、加工处理、展现的需要

数据整合： 完成 6 类主要数据的整合，形成面向安监大数据应用数据仓库

大数据应用： 安全生产企业和监管大数据分析、安全生产事故和隐患大数据分析、安全生产和应急决策大数据分析、安全生产分析评估大数据、安全生产舆情大数据分析

应用集成： 对本项目全部应用系统进行应用集成、数据集成、界面集成，建立应用系统互联互通、信息共享的支撑运行环境

数据资源池和六类数据整合