【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能管理，尤其涉及一种智慧hse管理体系构建方法及系统。
技术介绍
1、由于资产庞大、专业多样、工艺繁杂，作业连续，加之点多、面广、链长等特点，安全生产监管难度很大，防范事故任务艰巨。如何有效地实施安全生产监控和事故有效控制，如何实施系统化和规范化的hse管理，如何保持信息传递渠道的畅通，对大量的hse信息进行有效的统计分析以便为管理决策提供支持，对于提升企业的hse管理水平，保障企业的可持续发展极为重要。
2、
3、现有的hse管理方法大都缺少智能化手段，且不能进行及时的安全保障策略的调整，对员工的身心健康关注也较少，因此亟需一种智慧hse管理体系构建方法及系统，可以用于提高员工的工作效率、工作舒适度和工作安全性，让员工工作获得幸福感和满足感。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提出一种智慧hse管理体系构建方法及系统。
2、在本专利技术的第一个方面，一种智慧hse管理体系构建方法，所述方法包括：
3、获取员工一定时间段内体检获得的第一生理参数以及服务器存储的生产环境参数；
4、获取所述第一生理参数以及所述生产环境参数对应的安全保障策略；
5、根据所述第一生理参数以及所述生产环境参数，所述安全保障策略共同构建智能hse管理模型；
6、接收员工工作手环采集到的第二实时生理参数和所述实时生产环境参数，结合所述第一生理参数得到第三实时生理参数，依据所述第三实时生理参数和所述实
7、服务器根据所述实时安全保障策略，对员工安全健康状态进行实时智能化显示和培训提示。
8、进一步地，所述第一生理参数包括：血压、心率、体温、血糖、血脂、体重和身高；
9、所述第二实时生理参数包括：实时血压、实时心率、实时体温。
10、进一步地，所述第三实时生理参数包括：实时血压、实时心率、实时体温、血糖、血脂、体重和身高；
11、所述生产环境参数包括：环境温度、湿度、空气质量、噪声。
12、进一步地，所述智能hse管理模型采用多分类器，包括基于fisher准则的分类器或者svm模型。
13、进一步地，在构建svm模型之前，去除部分变量，其方法步骤如下：
14、步骤s1、将所述变量组成的数据集分为训练集x以及测试集t；
15、步骤s2、利用所述训练集x建立随机森林模型；
16、步骤s3、利用变量的重要度mi来删除部分变量，mi的计算公式如下：
17、
18、所述i为特征变量；m为变量的个数；e1为测试集t误差；e2为加入噪声之后的测试集误差；t-1为决策树的个数；
19、步骤s4、删除部分变量后得到特定训练集st。
20、进一步地，利用所述特定训练集st根据svm模型进行所述智能hse管理模型构建。
21、进一步地，所述svm模型的具体函数表达式为：
22、ωtxi+b≥1
23、其中ω，b分别为超平面的法向量和截距，xi为特定训练集st中的变量，i为样本数量。
24、还提供了一种智慧hse管理体系构建系统，所述系统包括数据采集模块、数据存储模块、模型构建模块、安全保障模块、可视化模块，其特征在于：
25、所述数据采集模块：与体检医院联网，用于采集员工一定时间段内体检获得的第一生理参数，以及服务器存储的体检时期前一段时间的生产环境参数；还与员工工作手环进行联网，接收员工工作手环采集到的第二实时生理参数，所述第二实时生理参数结合所述第一生理参数得到第三实时生理参数；并采集所述第一生理参数和所述生产环境参数对应的安全保障策略；还用于采集实时生产环境参数；
26、所述数据存储模块：用于存储所述第一生理参数和所述第三实时生理参数，所述生产环境参数，还用于存储所述安全保障策略；
27、所述模型构建模块：用于根据所述第一生理参数以及所述生产环境参数对应的所述安全保障策略共同构建智能hse管理模型；
28、所述安全保障模块：用于接收所述第三实时生理参数以及所述实时生产环境参数，依据所述第三实时生理参数以及所述实时生产环境参数，利用所述智能hse管理模型生成实时安全保障策略，根据实时安全保障策略对员工进行管理；
29、可视化模块，与所述安全保障模块连接，用于实现员工安全健康状态和培训提示可视化展示。
30、进一步地，所述安全保障策略包括一级安全保障策略、二级安全保障策略以及三级安全保障策略。
31、进一步地，在构建svm模型之前，去除部分变量，其方法步骤如下：
32、步骤s1、将所述变量组成的数据集分为训练集x以及测试集t；
33、步骤s2、利用所述训练集x建立随机森林模型；
34、步骤s3、利用变量的重要度mi来删除部分变量，mi的计算公式如下：
35、
36、所述i为特征变量；m为变量的个数；e1为测试集t误差；e2为加入噪声之后的测试集误差；t-1为决策树的个数；
37、步骤s4、删除部分变量后得到特定训练集st。
38、本专利技术的有益效果：
39、(1)本专利技术构建的智能hse管理模型，利用了环境信息、员工实时生理信息等多种特征，构建的模型分类获得的安全保障策略更精准，且策略层次分明。
40、(2)本专利技术在构建svm模型之前，通过变量的重要度m来删除部分变量，构建的svm模型可以降低本专利技术中可能存在的选取的数据类别不平衡问题，以获得更高精确度的安全保障措施的选择。
41、(3)本专利技术构建的智能hse管理模型还进行了可视化显示，能更清楚地实现hse管理体系。
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1.一种智慧HSE管理体系构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种智慧HSE管理体系构建方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的一种智慧HSE管理体系构建方法，其特征在于：
4.如权利要求3所述的一种智慧HSE管理体系构建方法，其特征在于：
5.如权利要求4所述的一种智慧HSE管理体系构建方法，其特征在于：
6.如权利要求5所述的一种智慧HSE管理体系构建方法，其特征在于：
7.如权利要求6所述的一种智慧HSE管理体系构建方法，其特征在于：
8.一种智慧HSE管理体系构建系统，所述系统包括数据采集模块、数据存储模块、模型构建模块、安全保障模块、可视化模块，其特征在于：
9.如权利要求8所述的一种智慧HSE管理体系构建系统，其特征在于，所述安全保障策略包括一级安全保障策略、二级安全保障策略以及三级安全保障策略。
10.如权利要求8所述的一种智慧HSE管理体系构建系统，其特征在于，在构建SVM模型之前，去除部分变量，其方法步骤如下：
【技术特征摘要】
1.一种智慧hse管理体系构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种智慧hse管理体系构建方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的一种智慧hse管理体系构建方法，其特征在于：
4.如权利要求3所述的一种智慧hse管理体系构建方法，其特征在于：
5.如权利要求4所述的一种智慧hse管理体系构建方法，其特征在于：
6.如权利要求5所述的一种智慧hse管理体系构建方法，其特征在于：
7.如权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：王驰，茹阿鹏，许富森，杨辉，张磊，安燕，王德学，张凤山，刘志华，刘乃震，闫伦江，吴苏江，翟智勇，张德有，杨学文，史新，全传发，姜鹏飞，王其华，张宝增，张维申，刘志，
申请(专利权)人：中安健北京科技产业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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