通过大数据分析燃气用户的实际用气量使用情况，结合历史用气数据和用气设备信息，计算微小流流量区间，对实际使用中的风险及时预警。
1、获取预警时小时用气量、预警时间、地区、是否安装壁挂炉、是否安装热水器、户号等数据项，计算同时期地区最大用气量、同时期地区最小用气量、同时期地区平均用气量 2、分析用气的时间段、识别用户用气高峰和低峰期规律，根据用气量数据获取平均值、峰值、波动率，结合用户用气环境是否安装壁挂炉、热水器情况和季节变化给出用气行为特征 3、使用机器学习算法（随机森林、支持向量机、神经网络等）进行分类或回归分析识别用户异常用气行为、计算出用气安全系数、划分风险区间进行精准预警。 4、根据计算的微小流风险区间值，及时向用户和燃气公司发出预警信息，防止潜在的燃气事故。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
地区 |
-- | -- |
户号 |
-- | -- |
是否预警 |
-- | -- |
预警时间 |
-- | -- |
预警时小时用气量（方） |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 地区 | 吉林省 |
| 户号 | 86****6875 |
| 是否预警 | 是 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/37918