自动预警（精选七篇）
自动预警 篇1
突发性环境污染事故不断增多,已成为当今世界极为关注的问题之一。据报道,近年来,中国每年发生的突发性环境污染事故约2 000余起,然而,中国对此类污染事故的管理工作尚处于起步阶段。加强突发性环境污染事故的预防和应急能力是环境保护领域的非常重要1项工作。发挥水质自动监测站在水质预测预报中的作用,提高水质自动监测站的预警能力是十分重要的,为此,我们根据汾河河津大桥断面水质自动监测的情况作了初步探讨,并提出加强水质自动监测管理的建议。
1 汾河概况
汾河发源于山西省忻州市宁武县,由北向南流经山西忻州、太原、晋中、吕梁、临汾、运城6个市,全长716 km,是黄河的第二大支流。汾河河水水位季节性变化较大,冬末、夏初为枯水期,夏末、冬初为丰水期。汾河的径流主要来自降水,有极为显著的夏汛,雨季与河流夏汛同期,6月～9月的汛期流量约占年总流量的40%～70%,和降水一样,径流的年变化、月变化都很大,多年平均径流量43.55m3/s[1]。汾河的水质状况极差,水质污染十分严重,劣于GB 3838-2002地表水环境质量标准五类水质标准,属劣V类。据监测,2005年汾河河津大桥断面年平均流量为9.92m3/s,主要污染物浓度年平均值为COD 146 mg/L,NH3-N 20.1 mg/L。
由于各种原因,汾河近年成为季节性河流,旱枯涝流,径流很少,自净能力几乎为零。汾河河水主要受到沿河两岸工矿企业的生产废水和居民生活污水污染,成了名符其实的排污沟。汾河水质的恶化,严重污染汾河两岸的环境,也给黄河带来危害。
2000年,国家环境保护总局建设的黄河流域山西运城河津大桥水质自动监测站,担负着汾河入黄河前的水质监测任务。2001年1月1日开始运行以来,汾河河津大桥水质自动监测站及时准确地反映了水质状况和变化趋势,开展水环境质量日报、周报和年报,并为国家和地方政府提供科学、准确的监测数据。在监测汾河水质状况和变化趋势过程中,充分发挥了水质自动监测的预警作用。
2 异常情况
汾河河津大桥水质自动监测站所处的地理环境特殊。近年来,汾河污染极为严重,水质状况极其恶劣,基本全是排污水,浓度差异很大,是中国所有水质自动站中水质状况最差的,汾河水质为劣Ⅴ类,几乎成了污染源,大大超过国家地表水环境质量Ⅴ级标准,超出了仪器的最高检测限,致使仪器运行难度极大,仪器运行适应极为困难。每年的枯水期(3月～5月)水质均会发生异常且程度偏高。汾河河津大桥水质自动监测站及时准确地进行的预警预报,引起了国家、省、市环境监察部门的重视。
2008年5月1日至5日,汾河河津大桥断面水质极度异常,CH3-N浓度异常偏高,至5月3日至4日,最高值高达1 000 mg/L以上,加入试剂后的水样管,极易产生浑浊、结晶物,管路堵塞十分严重。这种现象持续到5日0时后方趋于正常。汾河河津大桥水质自动监测站加大监测频次,并及时向国家、省、市有关部门报告这个状况。
5月1日至5日汾河河津大桥断面CH3-N浓度监测结果见表1,变化情况见图1。
3 仪器核查与比对情况
所用的CH3-N自动监测仪是英国ABB公司制造的,其测量范围为0.2 mg/L～1 000.0 mg/L,由于汾河特殊的水质情况,设置的报警值为30 mg/L。为了确保自动监测仪器监测结果的准确可靠,5月4日至5日,我们用不同浓度的CH3-N标准溶液对CH3-N自动监测仪进行了仪器核查,同时,在实验室进行了比对试验。仪器核查与比对的结果表明,CH3-N自动监测仪的测量误差符合HJ/T 101-2003 CH3-N水质自动分析仪技术要求的误差范围。质控样(国家认可的质控样或按规定方法配制的标准溶液)测定的相对误差不大于推荐值的±10%。采用实验室方法同步分析实际水样,与自动监测仪器的测定结果相比对,相对误差不大于±20%[2]。CH3-N自动监测仪的测量结果是准确可靠的。CH3-N自动监测仪标准溶液核查情况见表2,CH3-N自动监测仪与实验室比对试验情况见表3。
4 建议与体会
4.1 加强质量管理
水站的运行管理必须严格按照国家环保部、监测总站的相关规定,实施“周检查、月比对”质量管理制度。即每周1次标准溶液检查测试,每月1次实际水样的实验室比对测试;质控样或标准溶液测定的相对误差不大于推荐值的±10%,相对标准偏差不大于±5%。尤其是在水质异常的情况下,及时加密标准溶液核查与实验室比对试验的次数。实施“日监视、周巡检”的日常运行管理制度[3]。即每个工作日须有专人实时监视,发现数据异常应及时处理。每日至少1次采集并存取数据,每周至少1次到现场检查维护,记录远程监视及维护维修结果。并做好日志和记录。
4.2 区域核查
为了及时准确地反映水质状况和变化趋势,及时了解和掌握重点流域水体的水质状况、预警预报流域的水质污染事故,解决跨行政区域的水污染纠纷,监督总量控制和环境目标责任制度的落实情况,按照行政区划在汾河建立一批设施配备齐全,数据传递准确快速,数据分析合理可靠的水质自动监测站点和处理系统势在必行。这将为政府部门提供大量科学、准确的监测数据和决策依据。并对进一步强化环境监督管理,提高环境管理水平、改善水污染严重的状况奠定良好的基础。
4.3 污染源管理
加强污染源管理,这次汾河河津大桥断面水质CH3-N浓度异常偏高的原因,主要是汾河在这几天出现了CH3-N高污染团,造成的原因可能是合成氨企业的事故排放所至,且属于高科技环境违法行为,一般CH4的高值伴随着pH的偏高,这次pH却出现不稳定的变化。笔者曾在污染源调查中发现有个别企业存在高科技环境违法的行为,具体是哪个企业所为,有待环境监察部门详查。
参考文献
[1]运城地区地方志编纂委员会.运城地区志[M].北京:海潮出版社,1999:129.
[2]吴景峰.环境监测机构管理务实[M].北京:中国环境科学出版社,2001:191-199.
视频火灾自动预警中烟雾检测的研究 篇2
关键词：火灾预警,烟雾检测,视频
火灾严重的威胁着人类的生命财产安全,如果能够在火灾发生早期就发出报警,则能够最大程度的降低火灾的危害。传统的火灾报警系统一般基于红外传感器和烟雾传感器,这是目前比较成功的,也是应用最为广泛的火灾报警器。但这类报警器在室外仓库和大型室内仓库等开阔空间中,由于无法迅速采集火灾发出的烟温变化信息,因此不能准确地发出报警信号,难以满足在火灾发生早期预警的要求。因此,开阔空间的火灾预警成为火灾报警领域研究的重要课题之一。现在广泛应用的电子眼视频监控系统虽然监视开阔空间的情况,但这种系统过分依赖于人,会因为人为因素出现误报漏报的情况。
目前,在基于视频对火灾进行预警的研究中,较多的是对火焰的识别。但是根据对火灾发生规律的研究,火灾发生初期通常是产生大量的烟雾,如果能够在视频中观察到明火,火灾通常已经发生了一段时间,甚至有时已经到了无法控制的阶段。因此,对烟雾的检测尤为重要。
通过对烟雾的特性进行分析,将烟雾的特征分为静态特征和动态特征。静态特征主要是指烟雾的颜色特征,动态特征主要是指烟雾形状的不规则性及烟雾的扩散性。本文设计的烟雾检测算法是对序列图像进行颜色识别,将具有烟雾颜色的区域提取出来,再对该区域进行形状的判断,在此基础上,最后再对连续图像序列中烟雾区域是否具有增长性进行判断。既具有烟雾的颜色,也具有形状不规则性和扩散性的区域,最终将被认定为烟雾区域。
1 烟雾颜色检测
一般情况下,火灾发生时产生的烟雾主要为白色、灰色、青色、黑色,如图1所示。
由于烟雾的颜色一般为白色、黑色、灰色,而这些颜色具有一定的规律性,就是RGB三个值基本相等。Thou-Ho(ChaoHo)Chen基于此原理提出了下述烟雾颜色的检测方法[1],若同时满足下述两个条件,认为该像素具有烟雾的颜色。在RGB颜色空间中,需满足:,将RGB颜色空间转换到HSI空间,I为像素的强度,需满足:或者,其中L1、L2、D1、D2为I的阈值。将具有烟雾颜色的像素设置为黑色,其他像素置为白色。
2 烟雾形状检测
2.1 不规则性分析
扩散现象的实质是分子不停地做无规则运动的结果,所以烟雾在空气中呈现出不规则的形状,其边缘通常是不规则的曲线,如图3所示。
2.2 不规则性检测算法
烟雾在空气中呈现出不规则的形状,且随着空气的流动发生改变,要通过形状对烟雾进行判断非常困难。一般来说,在面积相等的前提下,形状不规则物体的边缘总是比形状规则物体的边缘要长。如图3所示,图3(a)是规则图形,图3(b)为不规则图形,两者面积相等,但图3(a)的边缘长度比图3(b)要短得多。因此可利用周长与面积之比来判断哪个图形更规则一些。
使用上述方法对烟雾的不规则性进行判断,计算通过颜色检测提取出来的可能烟雾区域的边缘与面积之比,判别公式如下:
参数SEP表示被提取出来的可能烟雾区域的边缘像素总数,表示被提取出来的可能烟雾区域的像素总数,STD为不规则性阈值,用于区别烟雾和形状规则的物体。当满足SEP/STP>STD时,则通过颜色提取出来的可能烟雾区域被进一步认为是烟雾区域,若不满足SEP/STP>STD,则被认为不具有烟雾形状的不规则性而被排除,不再进行下一阶段的判断。
颜色检测的结果已经是一幅二值图像,采用Canny算子提取边缘。并计算出边缘像素总数SEP。再计算颜色检测结果中所有被置为黑色的像素总数,得到STP。将SEP与STP作比,并求出连续n帧图像该比值的平均值。将求出的平均值与阈值STD比较,大于STD,则继续进入下一个步骤的判断;小于STD,则被视为非烟雾区域,不再进行下一个步骤的判断。
3 扩散性检测
3.1 扩散性分析
火灾发生后,燃烧产生的烟雾将在空气中扩散。随着燃烧的继续进行,产生的烟雾越来越多,在空气中占据了越来越大的空间,由于烟雾有颜色,浓度提高,烟雾的透明度降低,可见度也随之提高,使得烟雾在视频中的面积随着时间的推移逐渐变大。
经过颜色检测和形状不规则检测步骤,可将具有烟雾颜色且形状不规则的区域检测出来,但如在监视环境中放置一幅烟雾图片,可能就会引起误报警。因此根据扩散性进一步进行判断,排除静止对象引起的误报警,可有效地提高烟雾的识别率。
3.2 扩散性检测算法研究
被提取出来的可能烟雾区域的面积增长率可以这样来定义:
式中Ai为i时刻可能烟雾区域的面积,Ai+k为i+k时刻可能烟雾区域的面积,所以Ai+k-A即d A表示的是i+k时刻相对于i时刻可能烟雾区域面积发生的变化。ti+k表示i+k时刻,ti表示i时刻,ti+k-ti即dt表示从时刻i到时刻i+k的时间,即表示的就是在时间是在时间间隔i到i+k内提取出来的可能烟雾区域面积发生的变化率。
烟雾区域的面积用像素数量来表示,时间间隔用间隔的帧数来表示。所以上式可转化成:
式中Pi表示从上一个步骤得到的处理结果图像序列中第i张图像中的可能烟雾区域的像素总数,Pi+k为图像序列的第张图像中可能烟雾区域的像素总数,所以Pi+k-Pi即d P表示的是图像Pi+k相对于图像Pi中提取出来的可能烟雾区域像素数量的变化。(i+k)-i即dt表示k帧图像,即表示的就是在时间是在i到i+k帧之间提取出来的可能烟雾区域像素数目发生的变化率,这也就表示了在时间间隔i到i+k内提取出来的可能烟雾区域面积发生的变化。
此处,k的取值大于1,因为烟雾在空气中的扩散有一定的速度。如果用相邻两帧相减,面积几乎没有发生变化,无法看到烟雾面积明显的变化。
由于烟雾区域的面积经常会受到空气流动的影响,为了得到一个更加准确的增长率,有必要通过平均值来衡量,这里将采用平均增长率来判断,公式如下:
烟雾面积平均增长率通常在一定的范围内,因此,对求出的,将判断其是否在D1与D2这样一个范围之间,D1和D2的取值通常在特定的环境下,根据实验统计数据得出。判别条件为:
当判定为烟雾区域,否则,为非烟雾区域。
4 实验结果
按照上述过程对不同火灾视频中的烟雾进行了检测,结果如图4所示。通过对烟雾颜色、边缘不规则及面积增长性进行判断,可从视频图像中成功的将烟雾区域识别出来,如图4所示,图4(a)、(b)是同一视频中的前后两幅图像,图4(c)、(d)为识别结果,当计算到图4(d)时,系统发出报警信号。
在如图5所示的实验中,上述算法能够对各种颜色,包括白、灰、黑颜色的烟雾进行识别。
5 结语
上述算法中,多处用到阈值判断,在不同的应用场景中,阈值不尽相同,应当根据不用的应用进行不同的设置。
在对视频中的烟雾进行检测时,在对其静态特征进行检测的基础上,加上了对烟雾动态特征的检测,大大提高了烟雾检测的准确性,有效地增强了对烟雾的识别率。
参考文献
[1]Thou-Ho(Chao-Ho)Chen,Yen-Hui Yin,Shi-Feng Huang and Yan-Ting Ye,“The Smoke Detection for Early Fire-Alarming System Base on Video”Proceedings of the2006International Conference on Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing(IIH-MSP'06)Processing.
[2]Thou-Ho(Chao-Ho)Chen,Yen-Hui Yin,Shi-Feng Huang and Yan-Ting Ye,“An Early Fire-Detection Method Based on Image Processing”,International Conference on Image Pro-cessing(ICIP),2004.
[3]T.H.Chen,C.L.Kao and S.M.Chang,“An Intelligent Real-time Fire Detection Method Based on Video Processing,”in Processing of the IEEE37th Annual(2003)International Carnahan Conference on Security Technology.,104～111,2003.
自动预警 篇3
关键词：道路积水,监测预警,排水运行,系统设计
1 概述
近年来, 受台风等自然灾害随着城市热岛、极端天气的和城市热岛效应、温室效应等影响, 影响, 强暴雨、特别是局地强暴雨时有发生, 造成城市道路积水, 对给城市安全稳定运行造成严重的影响越来越大。住建部的统计数据显示2008~2010年, 全国62%的城市发生过城市内涝, 内涝灾害超过3次以上的城市有137个, 其中57个城市的最大积水时间超过12h。近五年来, 上海市每年汛期约100条道路积水超过1h, 部分路段积水时间超4h, 给道路交通和居民生活造成很大的不便。造成积水的原因主要有四个方面: (1) 自然因素, 由于气候变化和大型城市热岛效应的影响, 近年来局部强对流等极端天气增多。 (2) 城市盲目扩张, 水面率的下降, 减弱了城市的雨水调蓄能力, 不透水地面增加了地表径流。 (3) 城市排水系统建设滞后, 建设投入不足、排水标准较低。 (4) 排水设施运行管理水平低, 排水管道内沉积物过多, 减少管道过水断面, 泵站运行调度不合理认为造成积水。
上海市的城市雨水管道系统随着城市区域的扩展而不断建设, 目前已建设完成的雨水排水系统设计标准大部分为1年一遇, 仍有部分地区排水系统仍未建成, 排水系统规划设计标准偏低, 导致城市抵御内涝积水的能力不足。同时, 现状雨水管道系统运行信息缺失, 泵站不得不采用单一基于泵站集水井水位的运行模式, 特别是道路积水预警预报能力落后等因素, 不能及时根据管道内水位情况进行预判, 无法达到科学指挥泵站运行的目标, 增加了城市内涝的风险。2012年上海市水务部门实施了道路积水监测项目, 利用道路积水监测设备实时监测易积水点的道路积水深度, 同时兼顾雨水管管道水位监测, 可实时了解监测点道路积水情况, 监测点管道水位情况, 可以对道路积水进行实时报警, 为道路积水应急处置提供监测数据, 同时可以监测雨水管道内实时水位, 为防汛排水应急调度、指挥泵站运行提供监测数据, 也可以为管道模型研究积累数据, 分析管道和排水系统水流规律。本篇文章重点探讨在项目实施中几个关键技术难点的解决方案。
2 总体方案
监测系统采用水位计实时采集道路积水数据和检查井水位数据, 通过无线通讯网络, 每5min将数据传输到信息平台, 并通过短信发布平台将预警信息发送至有关人员, 系统实现了积水信息报警、短信调度、信息查询分析等功能, 使防汛排水指挥调度人员第一时间了解道路积水状况, 并将实时监测的积水信息及时发送到排水泵车, 指挥防汛突击队进行应急抢险, 为指挥泵站运行和本市防汛应急指挥调度提供信息保障。
数据采集系统采用自报或自报———确认体制工作模式采集相关数据, 定时 (一般为5min) 对水位传感器进行测量 (或传感器触发测量) , 并将测量结果 (数据) 通过GPRS/GSM通信终端以GPRS无线或GSM短消息方式发给GSM网管中心, GSM网管中心通过专线以IP方式将数据转发到通信服务器, 映射至系统服务器, 中心站通过数据监控软件对数据进行存储、处理、显示, 并将水位数据按统一标准格式要求写入积水监测数据库。监测中心将积水数据进行发布, 并提供数据接口, 通过数据接口实现监测数据与其他防汛相关单位的数据共享与交换。
中心城区道路积水自动监测系统主要由安装于排水检查井内的数据处理与传输设备和管理信息系统两部分组成。数据处理与传输设备采用GPRS无线通讯方式, 通过互连网将检查井内水位数据发送至中心站, 中心站通过数据接收程序将数据存储至数据库, 并基于防汛业务应用需求及web应用技术开发部署相应的管理信息系统, 实现检查井水位的实时监测与道路积水的报警。
3 监测终端的选型
目前最常用水位的采集设备, 按测量方式大致可分为机械浮子式、光电浮子式、气泡式、超声波式、雷达、压力式等多种形式。机械浮子式和光电浮子式都是来用机械齿轮减速产生进位和退位的办法来形成编码, 为了产生可靠编码, 一般都用格雷码输出, 量程变化范围大, 可以高达到80m。优点是原理简单、误差来源少、价格相对较低。缺点是使用寿命短, 安装较复杂、土建成本相对较高, 不适合安装在正常运行的检查井内。
气泡式水位计以恒定流向管子里通入少量空气或惰性气体, 压力传感器即可测出管内气体压力, 此值与管子末端以上水头成正比, 通过记录系统转换成水位。优点是精度高, 量程大, 高性价比。缺点是使用寿命短, 安装较复杂, 在高污染的水质中容易受垃圾影响, 维护难度和成本较大。
超声波液位计是通过探测自身发出的超声波被液面反射后的信号换算液/物面位置的。它是一种非接触式传感器, 特别适用于温度变化较小、水面比较平稳、波浪比较小的场合。超声波对反射目标有一定的要求, 受环境因素影响较大, 其误差较大。优点是与介质无直接接触, 耐腐蚀性强, 安装简便, 易维护。缺点是价格比较贵, 超声波受传输媒介的气体成分和容器几何结构特性影响较大, 精度一般。
压力式水位计测量水下压力, 通过换算得到液位值。优点是安装较简单, 测量精度较好, 能够测量高温介质。缺点是因为与水相接触, 容易受污水腐蚀, 维护费用较大。
雷达水位计也是一种非接触式传感器, 它通过探测自身发出的微波 (波长很短的电磁波) 被液面反射后的信息换算液/物面位置。优点是温度、湿度、雾等外界自然因素对其影响比较小, 且测量精度较高, 安装简单;可以测量压力容器内液位, 可以忽略高温、高压、结垢和冷凝物的影响;与介质无直接接触;耐腐蚀性强;可在真空环境中使用。缺点是价格昂贵, 易受电磁波干扰。
道路积水自动监测系统的数据处理与传输设备安装于检查井内, 检查井内水质较差, 腐蚀性强, 空间小难于安装, 安装后不能影响管道维护工作的实施。故选择的设备必须满足耐腐蚀;安装容易, 不需要进行大量土建;测量准确性高的要求。超声波液位计和压力式液位计安装较简单, 不需要进行大的土木改建, 符合在检查井内安装监测设备的实际条件。
根据采集设备的特点和易积水路段监测的实际需求, 项目采用了压力式液位计采集道路积水水深数据。在重点路段拟同时使用超声波液位计采集管道水位。在满足量程的条件下, 两种传感器可同时采集水位数据, 相互校核, 检验设备的准确性, 减少误报。
4 监测数据的采集与发送
当道路发生积水时, 实时采集道路积水深度数据, 及时进行报警, 指挥防汛应急排水;当未发生积水时, 可实时采集检查井内水位, 为排水管网建模提供准确的监测数据。同时采用两套设备进行水位监测数据校核, 便于对设备进行调校, 提交数据的准确性, 减少误报错报。为监测检查井内水位变化过程, 数据处理与传输设备需具有加密采集水位数据的功能。当水位参数超越警戒水位时, 数据处理与传输设备自动转入加密测量方式, 以较短的周期采集水位数据。为了消除水位参数的波动特性, 可对多次采集的数据进行平滑滤波, 得出相对稳定的水位值。
5 监测设备的安装
监测终端设备数据通过GPRS/GSM通信终端以GPRS无线或GSM短消息方式发送, 由于设备安装在井内, 井盖多含有钢筋或为金属材质, 检查井形成“法拉第笼”影响通信信号的发送与接收。并且在发生积水时, 整个监测终端浸泡在水中, 也会影响数据传输。在方案设计中, 必须考虑将监测终端设备信号线引出地面。经过研究, 在检查井内贴壁安装监测终端, 并将特制天线布置在雨水连管内, 通过雨水口引出路面安装, 引出后的天线沿墙壁或路灯杆安装, 以满足积水时不间断数据传输的需要。同时考虑管道养护过程中需要疏通设备进入雨水连管内部进行拖曳, 拖曳过程中疏通设备会和布置在连管内部的信号线产生摩擦, 可能造成信号线移位, 磨损或断裂。为了预防信号线损坏, 设计采用了两种方案:
5.1 雨水连管与雨水口CIPP内衬
信号线设置完成后采用CIPP翻转法内衬技术对连管与雨水口进行整体内衬, 内衬后在管壁与井壁内形成一层树脂内衬层, 厚度约4.5mm, 将信号线外加套管包裹在管壁 (井壁) 与树脂材料之间, 起到固定与保护信号线的作用。
5.2 可挠金属电线保护套管保护
在雨水连管内设置可挠金属电线保护套管, 材质为304不锈钢或301不锈钢, 用作电线、电缆、自动化仪表信号的电线电缆金属电线保护套管。套管具有良好的柔软性、耐蚀性、耐高温、耐磨损、抗拉性。不锈钢可挠金属电线保护套管布置在雨水连管内, 通过雨水口接至监测设备或天线, 保护套管检查井段与雨水口端采用连接件固定。信号线设置在套管内起到保护信号线的作用。
6 结语
无锡市某区传染病自动预警信息分析 篇4
1 资料与方法
1.1 一般资料
收集2010-2012年《中国疾病预防控制信息系统》子系统《传染病自动预警信息系统》中的预警信息。
1.2 预警处理
系统发出预警发到手机上, 在2 h内填报核实卡为及时响应, 在24 h内填报核实卡为当日响应, 超过24 h为不及时响应;核实方式、核实结果、报告人及联系方式为必填项, 作为响应完整性的评价指标。
1.3 统计学分析
根据移动百分位数法和单病例预警所提供的预警信息[3,4], 将2010-2012年预警信息卡从传染病自动预警信息系统中导出, 利用Excel l2007进行数据统计分析和x2检验, P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 基本情况
2010-2012年无锡市某区共发出预警信号391条, 涉及8种传染病, 初步判断排除事件390条, 疑似事件1条, 经现场流行病学调查核实确认为暴发流行1起, 预警信号阳性率0.26%, 详见表1。
2.2 时间分布
2010-2012年预警信号数呈逐年上升趋势, 由2010年的100条上升至2012年的179条, 年平均上升速度为33.26%。各年预警阳性率经x2趋势检验, 差异无统计学意义 (x2趋势=1.18, P>0.05) , 说明各年预警阳性率无明显差异, 详见表1。
2.3 病种分布
涉及的病种有8种, 2010年7种, 2011年5种, 2012年7种;预警总排在前五位的是:手足口病179次, 占45.78%;其他感染性腹泻62次, 占15.86%;流行性腮腺炎58次, 占14.83%;麻疹55次, 占14.07%;痢疾23次, 占5.88%。三年里手足口病一直排在第一位, 病种数量与预警信号次数比较差异无统计学意义 (x2=1.23, P>0.05) , 各病种间预警阳性率经检验结果显示, 各病种间预警阳性率比较差异无统计学意义 (x2=2.31, P>0.05) 。除其他感染性腹泻1条确认为暴发外, 其他预警信息均为排除事件, 详见表2。
条 (%)
2.4 预警类别
391次预警信号中单病种预警188次, 涉及麻疹、黑热病、手足口病3个病种;时间序列预警203次涉及丙肝、麻疹、流行性感冒、流行性腮腺炎、其他感染性腹泻、手足口病6个病种;单病种预警疑似事件为0次;时间序列预警确认阳性事件1次, 确认信号阳性率为0.26%。
2.5 响应及时性
2010-2012年无锡市某区传染病预警响应率和完整率均是100%;其中2010年平均响应时间为0.38 h, 及时响应率和当日响应率分别为65.00%、98.00%;2011年平均响应时间为0.75 h, 及时响应率和当日响应率分别为77.68%、98.21%;2012年平均响应时间为0.22 h, 及时响应率和当日响应率分别为83.80%、100%, 确认阳性事件1起, 其中疑似事件的预警信息是在填报异常信息卡前已开展了现场调查, 见图1。
3 讨论
传染病自动预警信息系统是中国疾病预防控制信息系统平台下的一个子系统, 其应用相当于一种筛检工具, 即将国家疾病报告管理信息系统报告的病例中那些可能为暴发或流行的病例, 同那些可能为散发的病例鉴别开来[5]。本研究显示, 无锡市某区预警系统运行情况良好, 发出的预警信号100%得到响应, 预警阳性率0.26%, 阳性预测值较低, 这与一些地方研究结果相似[6], 说明传染病自动预警信息系统灵敏度高, 而特异度还有待于进一步提高。
从涉及的病种分析, 预警信息最多的病种是手足口病、其他感染性腹泻、流行性腮腺炎、麻疹和痢疾, 除其他感染性腹泻疑似阳性1条外, 其余预警阳性率均为0%。而单病种黑热病预警信号发出后, 区疾控中心迅速作出反应, 经核实属医疗机构误报, 及时对卡片信息进行了订正, 说明传染病自动预警信息系统对单病例预警的特异度较高。本次研究提示预警阳性率呈逐年上升趋势, 其原因有待进一步探究。
从响应时间上分析, 2010-2012年预警信号24 h响应及时率为98.98%, 导致未能全部及时响应主要原因为个别预警信息手机发送失败, 传染病工作者未能及时跟踪网络或网络故障等因素所导致响应超时。
综上所述, 传染病自动预警系统初步实现了传染病暴发流行的早期探测和预警, 能早期发现异常疫情, 以便及时采取措施, 控制疫情在源头。但自动预警系统是根据每日将当前观察周期内病例数与历史基线进行比较, 当观察周期内病例数达到预警阈值时, 即发出预警信号, 对于特殊病种采用单病例预警的方法。实际工作中对于手足口病、流行性腮腺炎、猩红热、水痘等易在学校、托幼机构等集体单位发生聚集性病例的疾病, 病例可能不在同一个地区居住, 在这种情况下, 传染病自动预警信息系统发挥其预警作用就受到一定限制, 同时具有特异度不高、假阳性预警信号较多、有时未起到预警作用等缺点。希望以后能调整预警阈值的合理性, 并对易在集体单位造成暴发或流行的疾病按照集体单位进行统计, 以高效地提示可能发生的疫情暴发流行等方面, 这将有力提高传染病自动预警在实际工作中的作用。
摘要：目的:分析无锡市某区2010-2012年传染病自动预警信息的分布状况, 为进一步优化传染病自动预警效果提供依据。方法:采用描述性流行病学方法对2010-2012年无锡市某区发出的传染病预警信号进行相关统计分析。结果:2010-2012年某区共收到预警信号391条, 涉及8种传染病。经过现场调查核实暴发1起, 预警信号阳性率0.26%;其中预警信息较多的是手足口病、其他感染性腹泻、流行性腮腺炎、麻疹和痢疾, 共占总数的96.42%。响应率和完整填报率均是100%, 平均响应时间为0.42 h, 及时响应率和当日响应率分别是77.24%、98.98%。结论:系统灵敏度高, 特异度不高, 假阳性预警信号较多, 在实际应用中存在一些局限性, 有待进一步优化。
关键词：无锡市,传染病自动预警信息系统,优化
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自动预警 篇5
在日光温室中, 如果能够采用对温湿度进行监控预警的装置, 就可以在作物生长的异常温湿度出现或者在异常温湿度范围波动时发出警报, 并且可以记录一段时间内温室温度和湿度的变化情况, 据此就可以根据生产目的, 通过调控温湿度来提高温室生产的效率, 获得更大的收益。因此, 研制一种自动化程度高的温湿度监测预警装置, 能够有效地提高日光温室的生产效率。
设施农业是在人为可控环境保护设施下的农业生产, 目前已由简易塑料大棚或温室发展到具有人工环境控制设施的自动化、机械化程度极高的现代化大型温室和植物工厂。在我国, 其主要的设施结构类型有塑料大棚、中棚及日光温室, 其中能充分利用太阳光热资源、节约燃煤和减少环境污染的日光温室为我国所特有, 但需大量的人为操作才能实现对温室环境的调控, 故其精确度和及时性就相对比较低。特别是对于作物生长的主要影响因素—温度和湿度条件的监控往往因为发现得不及时, 而给生产带来很大的经济损失。
目前, 日光温室主要采用干湿球温度计来进行温湿度的测量, 其结构简单, 造价低廉, 但其自动化程度低, 数据采集和记录的连续性差, 难以发现温湿度的异常波动, 也不能在温湿度出现异常的情况下进行报警。一些现代化大型温室所采用的环境监控系统, 虽然能够自动对各种环境因素进行实时监控和自动调节, 但由于其造价昂贵, 需要很大的资金和技术投入, 限制了其在普通温室的推广普及, 尤其是对于绝大多数结构设备简单的普通日光温室, 其实用价值并不是很高, 而现在市场上专用于简易日光温室的温湿度自动监控预报的产品并不多见, 所以研制一种针对普通日光温室的简单且操作性高的温湿度自动监控预警的设备就显得尤为重要。
1 整体设计思想
该装置的应用范围主要针对温室大棚的温湿度测量与预警。根据大棚温室的环境条件和测量要求, 装置采用单片机作为控制设备, 既能最大限度地降低产品成本, 又能保证足够的控制性能和较强的稳定性。为避免复杂的电路设计和数据处理, 温度和相对湿度的检测采用干湿球温度计法进行处理, 利用两个数字温度传感器进行干湿球温度的测量。在软件设计方面, 采用较为简单的比较算法, 即通过比较实时测量温度值与设定上下限温度值进行温度超限的报警, 既能满足设计需要, 又可以避免复杂算法造成的软件编写成本的提高。
2 温湿度自动监测预警器的硬件设计
硬件部分主要由处理器及晶体振荡器、传感器、报警部分、按键部分、显示部分和电源等部分组成。硬件结构配置图如图1所示。
2.1 处理器及晶体振荡器
本监测预警装置采用Atmel公司生产的AT89S52系列单片机作为处理器, 它是一种低功耗和高性能CMOS8位微控制器, 具有8k在线可编程Flash存储器, 具有可靠性高、易扩展、控制功能强、体积小、功耗低、价格便宜和易于产品化等特点。
根据设计和功能需要, AT89S52的引脚分配, 如表1所示。晶体振荡器采用11.0952MHz晶振。
2.2 传感器
本监测预警器采用Dallas公司生产的DS18B20作为温度传感器, 利用干湿球温度计测量相对湿度的原理, 采用一对温度传感器进行温度和相对湿度的测量。其具有以下优点:一是输出的数据为数字量, 可以减小外部环境对数据的干扰, 并能直接被单片机处理使用, 不需要A/D转换, 大大简化了电路;二是单总线的传输方式可以在一条总线上并联多个传感器, 使得产品具有很大的扩展性, 可以满足温湿度的多点测量;三是DS18B20在测温范围为-55～125℃时的最高分辨率可达到0.062 5℃, 误差为±0.5℃, 完全满足温室温湿度测量精度的要求;四是可以在DS18B20上定义一组非易失性温度报警设置。
2.3 报警部分
本监测预警系统采用声光报警。其中, 声音报警器采用5V蜂鸣器;光电报警器采用红色发光二极管。当实时温度高于温度上限或低于温度下限时触发报警, 蜂鸣器有节奏地发出警报声, 同时红色发光二极管有节奏地闪烁, 提醒使用者注意温度变化。
2.4 按键部分
按键部分采用触摸式按键, 具有灵敏度高和操作手感良好等优点。利用3个直控按键实现温度上下限的设置和查询等功能:设置功能主要包括对温度上下限符号位和数字位的设置;查询功能包括对当前温湿度和温度上下限的查询。
2.5 显示部分
显示部分采用TS1602液晶模块。该模块能够同时显示16×2, 即32个字符;内部的字符发生存储器 (CGROM) 已经存储了160个不同的点阵字符图形, 这些字符有阿拉伯数字、英文字母的大小写和常用的符号等, 每个字符都有固定的代码便于调用显示;1602通过D0～D7的8位数据端传输数据和指令, 便于编程控制显示模式。
2.6 电源
为了方便使用, 采用了三端稳压集成电路7805作为稳压电源的稳压模块, 使用起来可靠方便, 而且价格便宜。外接4节5号干电池或者5～12V直流变压器均可获得稳定的5V直流电压, 以满足温湿度监测预警器的工作要求。
3 温湿度自动监测预警器的软件设计
软件设计是本文设计的关键部分。软件使用C语言编写, 软件调试在Keil C51编译器下进行。
程序主要由主函数、定时器中断函数、温度上下限设置函数、DS18B20读写函数、TS1602读写函数、温湿度转换计算函数和判断报警函数等7个部分组成。
3.1 主函数
主函数初始化系统, 接着显示开机欢迎画面以及读取储存在18B20中的温度上下限, 随后对按键1进行扫描, 如图2所示。
3.2 定时器中断函数
由于DS18B20对时序要求及其严格, 所以利用定时器准确计算时间, 控制每约800ms读取一次18B20的温度值, 并刷新一次显示。以50ms为单位计时, 同时实现1602液晶模块背光亮的延时和温度超限报警的延时, 如图3所示。
3.3 温度上下限设置函数
按键1实现温度设置和实时温度显示转换的功能, 按键2实现对设置位的确定 (即光标移动功能) , 按键3实现对光标位进行符号和数字调整的功能, 如图4所示。
3.4 DS18B20读写函数
18B20的读写包括初始化、从18B20中读出温度以及向18B20中写入命令等。读写过程都必须严格按照读写时序来进行。同时, 由于两个18B20连接在一条总线上, 就必须在读写之前搜索匹配18B20的序列号。
3.5 TS1602读写函数
TS1602液晶模块的程序也需要严格按照时序要求来编写, 实现初始化以及在指定坐标显示指定字符和背光亮延时等。
3.6 温湿度计算转换函数
从18B20中读出的温度是12位二进制数, 需要进行转化为10进制数显示, 并进行温度值正负的判断, 如图5所示。
相对湿度由下式求得
式中 H—相对湿度;
Ew—湿球温度下的饱和水气压;
T—干球温度;
Tw—湿球温度;
E—干球温度下的饱和水气压。
根据相对湿度对照表、不同温度下的饱和水气压表和上述公式, 将干湿球温度差和相对湿度拟合为一个五次函数关系, 并确定参数。经过实际测量和计算, 不考虑测量误差, 相对湿度计算误差不超过1%。
3.7 判断报警函数
采用延时报警编程, 当温度连续10s超出限制时触发报警器报警, 可以有效防止温度的随机波动对系统的干扰。
4 结束语
日光温室温湿度自动监测预警器采用AT89S52系列单片机为处理器、DS18B20为温度传感器, 运用干湿球法测量相对湿度, 延时报警, 具有测量准确、实时显示、实用性强和造价低廉等优点, 能够满足当前生产用温室大棚温湿度的监测与报警。同时, 该装置具有很大的可扩展性, 如可以在软硬件基本不变的情况下增加温度传感器的数量, 实现温室大棚内的多点温湿度监测。该装置在西北农林科技大学园艺场日光温室的应用中, 监测预警灵敏度与准确度符合设计要求, 取得了良好的测量效果。
参考文献
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自动预警 篇6
传输网中光缆传输的光信号质量必须以满足该段光缆两端连接的传输设备所需光信号质量为前提, 而衡量光信号质量的首要参数即为光功率。 因此,光缆的光功率是表征传输干线光缆性能质量的最重要参数。
目前在对光缆性能的检测预警过程中,都是人工事先预设好告警门限值。 当某段光缆的光功率超出告警门限值时,网管系统上报告警信息,监控人员根据告警信息发出预警通知,维护人员收到通知后进行现场维护。 这种方式只能发现已经产生了告警的光缆故障,远远不能满足网络安全运行的要求。
传输光缆分布广泛且建设在室外, 随着时间增长,光缆性能受环境的影响逐渐劣化。 另外,随着光传送网络规模的不断扩大,道路施工、市政改造等往往造成光缆线路的迁改,市政施工所导致的断缆、损缆情况时有发生。 上述因素使光缆性能一直处于变化中,进而产生了大量光缆割接需求。 而传统的利用人工预设告警门限值以辨别光缆性能优劣的方式,不能对光缆性能的实时变化进行主动监控。 因此,对未达到告警门限值的光缆性能进行主动检测,成为运营商研究的重要课题之一。
为此, 某运营商基本采取了手动查询干预方式: 由员工在OLP网管上查询、 记录所有段落光缆的光功率,人工计算、人工筛选光信号质量存在性能隐患的光缆。 就某运营商省干光缆而言,每季度都需要对全省干线传输网中的358段路由、1236个机盘、668架机框、358×2台波分网元的716块光放板进行逐一检测。 每季度进行3次,每次需要2人,每次历时3天,每季度共需6人3天(3次),一年需要24人3天 (8次),平均72人1天。
显而易见,该方式存在检测效率低、成本高、出错率高的问题。 由此产生了本文所论述的新方案———基于光功率值的传输干线自动检测与预警方案。
2解决方案算法及思路
本文介绍了一种光缆性能自动检测与预警方法及工具,利用光缆性能检测平台,根据每段光缆连接的线路板标称光功率、线路衰减、色散等参数,计算出每段光缆的标称光功率,以标称光功率为标准,制定每段光缆光功率的正常衰减范围(默认为该段光缆的标称光功率上下浮动2d B); 再利用光缆性能检测平台从网管服务器中获取到每一段光缆的当前光功率, 分别与计算得到的每段光缆标称光功率进行比较,将比较结果不在正常衰减范围内的光缆作为存在性能隐患的段落,根据严重程度自动进行颜色标识,输出检测结果。 流程如图1所示。
具体实现如下:
(1)从网管服务器自动获取当前时刻所有光缆的实际光功率;
(2)分别根据每段所述光缆对应的光放板标称光功率、衰减等参数,计算得到每段光缆的标称光功率;
(3)将每段光缆的标称光功率与所获取每一段光缆的实际光功率自动进行比较;
(4)以标称光光功率为标准 ,为每段光缆设置正常衰减值范围,与所获取每段光缆的实际光功率自动进行比较;
(5) 分别将获取到的一段光缆的标称光功率 、正常衰减值范围与实际光功率作为检测结果进行输出, 并将比较结果超出正常衰减值范围的光缆进行颜色标识,生成预警信息。
3主要技术创新点
3.1创新一种光缆性能检测方法
(1) 根据光缆对应的光放板输入标称光功率 、单位长度内所述光缆衰减值、 所述任意一光缆长度、连接件衰减消耗总值,以及其他衰减消耗器件衰减消耗总数,光缆性能检测与预警平台计算获取光缆的输入标称光功率,满足如下公式:
(2) 根据光缆对应的光放板输出标称光功率 、单位长度内所述光缆衰减值、 所述任意一光缆长度、连接件衰减消耗总值,以及其他衰减消耗器件衰减消耗总数,光缆性能检测与预警平台计算获取光缆的输出标称光功率,满足如下公式:
(3)光缆性能检测与预警平台根据光缆标称光功率、 正常衰减值范围与实际光功率进行计算比较,输出比较结果,并将结果超出预设的正常衰减值范围的光缆用颜色标识,生成预警信息,满足如下公式
式中,P1为所述任意一光缆的输入标称光功率, P2为所述任意一光缆的输出标称光功率;N1为输入超出预设的正常衰减值范围的光缆光功率,N2为输出超出预设的正常衰减值范围的光缆光功率;Pa1为所述任意一光缆对应的光放板输入标称光功率,Pa2为所述任意一光缆对应的光放板输出标称光功率;a为单位长度内所述任意一光缆衰减值,h为所述任意一光缆长度,b为连接件衰减消耗总值,c为其他衰减消耗器件衰减消耗总数,d为根据具体应用场景预设的平均预留光功率,e为正常衰减范围值。 组织架构图如图2所示。
3.2开发一种光缆性能检测工具
(1)第一获取单元 ,从网管服务器获取当前时刻所有光缆的实际光功率;
(2)第二获取单元 ,分别根据每一段所述光缆对应的光放板标称光功率、衰减参数,获取所述每一段光缆的标称光功率;
(3)计算单元 ,分别将所述每一段光缆的标称光功率与实际光功率进行比较;
(4) 输入单元 , 设置选择所需统计的光缆ID、 时间段以及正常衰减范围值;
(5)输出单元 ,将每一段光缆的标称光功率与实际光功率作为检测结果以列表形式输出,并将超出预设的正常衰减值范围的光缆进行颜色标识,形成预警信息;获取不同段落光缆在所设时间段落内的历史性能值,以折线趋势图方式输出,指示该时间段内的变化趋势。
4应用效果
本方案通过软件以实现光缆光功率的预警,分别部署在某运营商省内传输一干、 二干光迅OLP光缆网管服务器上,省去了人工计算、比较环节,实现了全程自动化预警,有效提升了运营维护效率。 2014年传输干线光缆性能日常巡检、优化工作全部应用该平台后效果明显:
(1)降低故障率 :通过简单有效的方式对光缆进行定时监控,及时发现异常波动,排查运行隐患,故障发生率由7.54%降低到2.51%。
(2)增强备用路由可用性:平台将主、备用光缆信息全部纳入采集范围,统一进行监控,保证了备用光缆的可用性。
(3)节约维护成本 :部署在传输干线OLP网管服务器上,传输干线光缆性能日常巡检、优化工作全部应用该平台,年节约光迅服务费、光缆现场测试费用50万元左右。
(4)提高光缆维护能力 :图形化呈现光缆段变化趋势,清晰呈现光缆衰耗变化,根据折线变化情况可判断出光缆运行情况,及时发现隐患,指导维护工作。
(5)缩短维护周期:平台开发前,要对全省干线光缆上358段路1432条纤芯进行逐一统计、检查,一年共需144人 / 天;平台应用后,降为0.5人 / 天。
(6)提升光缆维护水平:结合大数据分析,根据不同地区、不同环境、不同敷设方式,光缆的衰耗变化及中断、割接情况,分析出最有利于光缆工作的路由方式,确保新建光缆的安全稳定运行。
5结束语
传输光缆是长距离传输, 分布广泛且在室外,受环境因素的影响非常大。 传统检测方式依靠人工手动查询、记录、分析,过程繁琐又易出错,成本很高。 OLP网管在某省运营商各地市监控均有配备,依托现有硬件,在后台开发部署传输网光缆性能自动检测与预警平台,自动发现性能劣化异常的线路段落,解决了对现网358段光缆光功率的自动巡检问题,大大提高了光缆性能优化效率,节约了费用。 采用该方案,实现了光缆巡检工作的常态化, 由每季度执行改为每周执行,为提升传输质量提供了数据支撑。
摘要：本文介绍了一种光缆性能自动检测与预警方法及工具,利用光缆性能检测平台,根据每段光缆连接的线路板标称光功率、线路衰减、色散等参数,计算出每段光缆的标称光功率,以标称光功率为标准,指定每段光缆光功率的正常衰减范围;再利用光缆性能检测平台从网管服务器中获取到每一段光缆的当前光功率,分别与计算得到的每段光缆标称光功率进行比较,将结果不在正常衰减范围内的光缆作为存在性能隐患的段落,根据严重程度自动进行颜色标识,输出检测结果。
自动预警 篇7
医院改革的不断发展提供了医院质量管理的一条新思路。它就是既有总体指标客观控制的医疗质量管理, 也有标准化管理微观调节的单病种。依据病种来确定基本诊断以及对应的相关检查, 遵循合理用药和病种诊断诊疗原则, 对医院单病种严格控制成本, 有利于患者的住院医疗费用的合理化, 有效的减轻了患者的医疗费用负担。因此, 医院单病种质量控制的探索研究, 越来越显得意义重大[1]。
建立一套独立完善的、可广泛应用于各医疗机构的单病种质量控制自动预警系统, 其在有效地提高医院医疗质量, 缩短病人住院时间以及减轻病人高额的住院费用方面的负担。另外, 也为医疗机构积累了丰富的病历数据和治疗经验。可以说, 该项研究是实现医院管理现代化, 提高医疗技术服务质量过程中至关重要的一步。可以为医疗人员的决策分析提供信息及技术支持。可以为医院医疗质量管理的科学化、系统化、规范化提供新的技术支持。本论述建立的新的管理模式和方法, 可以进一步完善医疗质量信息利用管理框架, 如选择指标、拓展统计信息利用功能等, 增强其科学性、合理性, 实用性。
2 研究方法
人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。尽管人类神经系统规模宏大、结构复杂、功能神奇, 但其最基本的处理单元却只有神经元[2]。人工神经系统的功能实际上是通过大量神经元的广泛互连, 以规模宏伟的并行运算来实现的[3]。
抽象的神经网络模型的理论科学性和准确性有一些不足之处, 许多科学性的研究结果表明了比较逻辑和决策树模型等研究方法, 用神经网络方法来建立的模型具有比较高的稳定性和精确性, 并且与以前传统的统计方法做比较, 用BP神经网络发放建模不要求精确的数学模型, 对其研究资料本身也没有任何假设性要求, 在处理非线性问题时, 神经网络研究方法的能力一般将高于以往传统的统计方法[4]。所以, 在设计医院单病种质量控制自动预警模型时选择使用BP神经网络模型方法。
1986年, 由圣地亚哥加州大学Romelhart和Mcclelland 认知心理学家提出了误差反向传播算法 (Error Back Propagation Algorithm, 简称BP算法) 。它是利用实际输出与期望输出之差对网络的各层连接权由后向前逐层校正的一种计算方法。理论上, 这种方法可以使用于任意多层的网络。由于具有工作状态稳定、结构简单的特点, 是众多的神经网络模型中应用最为广泛, 发展最成熟的网络模型, 见图1。
一对新的学习样本提供给BP网络后, 它的神经元的激活值将从输入层经各个中间层向输出层传播, 在输出层的各神经元输出对应于输人模式的网络响应[5]。然后, 按减少预期输出与实际输出误差的原则进行不断的学习和训练, 从输出层经各中间层, 最后回到输入层逐层修正各连接权, 周而复始的训练直到输出值与目标值间的误差达到系统原本要求的误差范围为止。本论述所采用的BP网络模型的计算流程, 见图2。
3 BP神经网络的创建
3.1 BP神经网络的生成
MATLAB6.5中的BP网络生成函数newff, 其格式为:
net = newff (PR, [S1 S2 … SN], {TF1 TF2 …TFN}, BTF )
其中PR为R×2维矩阵, 表示R维输入向量中每维输入的最小值和最大值之间的范围;如果神经网络有N层, 则[S1 S2 … SN]表示一个设定每层神经元个数的数组;{TF1 TF2 …TFN}中各元素表示每层神经元运用的传递函数;BTF则表示神经网络训练时所用的训练函数[6]。依据对神经网络的设计能够得出, 预期建立的BP神经网络是一个3层神经网络, 它包含了5个输入节点、16个隐含层节点和1个输出节点。三层神经网络的传递函数分别是tansig、trainlm和purelin函数, 学习函数选择训练效果最理想的trainlm函数[7]。
3.2 初始化权值和阈值
选择对权值和阈值进行随机初始化, 以期寻找最优随机权值和阈值矩阵。MATLAB6.5中对权值和阈值进行初始化的函数为rands[8]。命令格式为:
W=rands (8, [min f maxf ])
B=rands (n)
其中, W为生成的权值矩阵, B为随机生成的阈值矩阵。
3.3 神经网络的学习和仿真
MATLAB6.5中BP神经网络的学习函数为train函数, 命令格式为:
[net, tr]=train (net, Fn, Pn)
MATLAB6.5神经网络工具箱中仿真函数为sim, 命令格式为:
Y=sim (net, Xn)
其中, Y为根据检验样本仿真得到的输出矩阵, Xn为检验样本矩阵。
4 预警模型的训练和仿真
本论述所使用的资料主要来源于兰州市妇幼保健院信息管理系统中的出院病案首页。根据医院的特色门诊性质选取有代表性的9种疾病进行单病种自动控制预警的训练, 分别是计划性剖宫产、自然临产阴道分娩、母婴ABO血型不合溶血病、社区获得性肺炎、轮状病毒肠炎、腹股沟疝、卵巢良性肿瘤手术治疗、全子宫切除术、输卵管妊娠共3000份出院病案资料。
由于数据库中的信息量很大, 无需将病历中所有变量纳入分析。因此, 结合各变量的含义, 最终决定使用13个变量进行单病种质量控制的预测。其主要包括以下类别: (1) 出入院诊断符合率; (2) 手术前后诊断符合率; (3) 临产与病理诊断符合率; (4) 治愈率; (5) 好转率; (6) 未愈率; (7) 抗生素使用率; (8) 病死率; (9) 平均住院日; (10) 术前平均住院日; (11) 平均住院费用; (12) 药品费用; (13) 检查费用, 分别被作为可能的混杂因素加以控制。
为保证结果的准确性, 依据ICI-10编码提取出数据库中9种病种进行分析, 以使得每个病种都有较充足的样本量。采用随机抽样的办法, 在这9种病种中各随机抽取出300例记录数, 最终有2700条记录数来进行以下分析。
用这些训练样本对神经网络模型进行了反复的学习、训练, 在这个过程中, 神经网络模型不断寻求其各个指标之间所含关系和它们与单病种质量控制失控出现与否的关系。如表1、表2所示。
测试样本是用来检验神经网络学习训练完成以后的结果, 最终以此预测单病种质量控制是否发生失控的准确性, 因此, 本文选择了5组检测数据作为测试样本, 其中2组未发生质量失控、2组发生轻度失控、1组发生重度失控, 见表3。
5 研究结论
分析得出, BP神经网络对单病种质量预警的计算机仿真计算的结果与其实际情况是基本上一致的。基于BP神经网络的单病种质量控制预警的模型不但具有较好的前期的预报效果, 而且可以在实际的医院业务中给医院相关管理者提供预报的相关结果资料, 提示医院相关的管理者可以在医院的单病种质量控制即将出现危机或者是发现有轻度危机倾向时, 能够及时采取相应的方法措施来应对。
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