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申请/专利权人：深圳市震有智联科技有限公司

摘要：本发明提出一种基于AI大模型的应急场景智能分析与决策支持方法，包括六个部分：多源数据集成与预处理、动态情景建模、决策视角与行为分析、实时数据处理与反馈、自适应决策支持以及知识驱动的学习与优化。本方法整合贝叶斯网络融合深度信念网络对多源数据进行预处理提高信息可信度和一致性；通过动态情景建模，结合自适应深度学习网络和图神经网络，提高了模型的适应性和泛化能力；实时数据处理架构确保了数据处理的低延迟，使系统能迅速响应紧急情况；自适应决策支持机制结合强化学习，提高了决策的灵活性和准确性。本发明为应急管理提供了科学、严谨且高效的支持，显著增强了应对紧急情况的能力，确保了决策的实时性和准确性。

主权项：1.基于AI大模型的应急场景智能分析与决策支持方法，其特征在于，包括以下步骤：多源数据集成与预处理：通过一个数据集成模块从多个数据源接收输入，所述数据源包括若干传感器采集数据、历史数据库和实时通信网络；使用贝叶斯网络结合深度信念网络对输入的所述数据源进行概率融合，评估数据点的可信度，所述概率融合通过加权不同数据源的信任分数来进行，每个数据点的可信度由其来源的误差率和时间戳决定；所述数据源数据通过预处理单元进行去噪、格式化和标准化处理，并进行数据清洗和去噪以降低对原始数据质量的依赖，对所述数据源的数据集预处理所采用的公式为：D′＝fD其中,D为所述数据源的原始数据集；D′为经过标准化处理的数据集；f·为标准化函数，所述公式用于将原始数据转换成标准或规范的格式的操作；动态情景建模：利用具有自适应结构调整能力的深度学习网络，根据标准化处理后的所述数据源实时和历史数据动态构建和优化应急情景模型，所述深度学习网络采用采用了由三层长短期记忆LSTM网络构成的递归神经网RNN架构，每层所述长短期记忆LSTM通过持续学习数据源中的时间依赖性，自动调整其网络权重以优化应急情景的预测准确性，其中网络权重的调整采用反向传播算法实施，确保了模型在多次迭代后更精确地反映实时数据变化，所述递归神经网RNN架构通过梯度下降法动态调整网络权重，网络权重的更新公式为： 其中，θt表示网络权重，α为学习率，L为损失函数，用于评估模型预测结果与实际情况的偏差；决策视角与行为分析：通过决策分析模块评估并模拟关键决策者的行为及其对应急响应的影响，运用支持向量机SVM对关键行为者进行分类和预测，以提供决策支持策略的实时调整依据，所述关键行为者的行为模式通过支持向量机进行二分类，区分其行为可能导致的不同应急响应结果，所述关键行为者的分类是通过以下公式优化问题解决的： 其中，w为权重向量，确定所述支持向量机SVM中最佳分离超平面的方向；b为偏置项，与所述权重向量w一起确定了超平面的位置；||w||2为所述权重向量的平方范数，其倒数是超平面的间隔大小的度量，最小化这个范数是为了最大化间隔； 为用于来数学处理的系数，特别是用于对||w||2求导；C为正则化参数，决定了数据点违反间隔规则时的惩罚程度，C值越大，对于违反间隔的数据点的惩罚就越大；ξi为松弛变量，用于处理不完全可分的情况，并允许数据点违反间隔规则； 为所有松弛变量的总和；实时数据处理与反馈：实施基于流计算的数据处理架构，使用流式处理框架对数据进行收集、处理和分发，确保数据的实时性和减少处理延迟，生成应急场景分析结果向用户进行反馈，所述应急场景分析结果包括关键决策点和潜在风险评估，同时结合应急场景实时分析结果反馈至决策模型进行动态更新；自适应决策支持：配置自适应决策支持系统，所述决策支持系统集成基于所述决策模型和强化学习模型的决策优化技术，根据实时反馈和历史数据动态利用模型剪枝、量化和知识蒸馏模型压缩技术调整决策策略，最后通过所述决策支持系统输出具体的应急响应决策建议，所述应急响应决策建议包括紧急措施、资源分配和响应优先级，以指导实际应急操作，所述强化学习模型通过以下奖励函数进行学习和优化： 其中，Rs，a为在状态s下采取动作a所得到的回报；r0为立即回报，是在状态s下采取动作a立即获得的回报；γ为折扣因子，取值范围是0到1之间，它决定了未来回报相对于即时回报的重要程度，γ越接近于1，未来回报的重要性就越大；Qs′，a′为Q函数，表示在新状态s′下采取动作a′所期望得到的回报； 表示对所有可能的动作a′，选择使Q值最大化的动作，即在新状态s′下最好的动作；s和s′分别为当前和下一状态，a和a′分别为当前和后续的动作；知识驱动的学习与优化：通过连续学习机制从决策实施中提取操作知识，利用生成对抗网络GAN实现模型学习和历史事件的数据模拟，以促进情景要素的有效整合及模型适应性的增强，所述生成对抗网络GAN训练过程中的生成器G和判别器D通过以下对抗损失进行优化： 其中，为训练过程中所述生成器G和所述判别器D之间的对抗游戏，所述生成器G的目标是最小化函数V，而所述判别器D的目标是最大化V； 为期望值表达式，表示对于从真实数据分布pdata中抽取的样本x，所述判别器D将所述样本x分类为真实的概率的对数，所述判别器D试图正确识别实际数据样本； 期望值表达式，表示对于从噪声分布pz中抽取的噪声样本z，所述生成器G生成的假样本Gz被所述判别器D分类为假的概率的对数，生成器试图生成能够欺骗判别器的样本，使得所述判别器D将假样本误判为真实样本；Dx为判别器网络，输出一个标量表示所述样本x为真实样本的概率；Gz为生成器网络，接受所述噪声样本z作为输入并生成数据样本；pdata为真实数据的概率分布；pz生成器输入的噪声的概率分布。

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