基于机器学习的CNG加气站风险预警模型研究

加油站一旦发生事故，不仅会造成人员伤亡和财产损失，还会给周边居民乃至社会带来一定的负面影响。借助机器学习技术，构建了CNG加气站风险预警模型，对加油站的风险状态进行预警，实现对事故的事前控制。首先，建立了加油站风险预警指标体系。以12个加油站为研究对象，采集指标样本数据，利用大数据分析技术构建训练数据集，利用SMOTE算法解决样本不平衡问题。然后利用决策树、朴素贝叶斯、SVM和KNN四种机器学习分类算法构建预警模型。研究表明，决策树算法和SVM构建的预警模型准确率达到97.8%，能够有效识别和预警加油站的风险状态。