一種面向城市安全突發(fā)事件的雙向反饋?zhàn)赃m應(yīng)協(xié)調(diào)方法
【專(zhuān)利摘要】一種面向城市安全突發(fā)事件的雙向反饋?zhàn)赃m應(yīng)協(xié)調(diào)方法，引入復(fù)雜系統(tǒng)理論、雙向反饋技術(shù)實(shí)現(xiàn)突發(fā)事件的協(xié)調(diào)、管理，首先建立基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我適應(yīng)機(jī)制；其次構(gòu)建基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我學(xué)習(xí)機(jī)制；再次提出基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我調(diào)整機(jī)制，最后通過(guò)建立基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我優(yōu)化機(jī)制，實(shí)現(xiàn)城市突發(fā)事件的數(shù)字化管理。本發(fā)明提供了一種提升智能化程度、實(shí)時(shí)性良好、實(shí)用性強(qiáng)的面向城市安全突發(fā)事件的雙向反饋?zhàn)赃m應(yīng)協(xié)調(diào)方法。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種面向城市安全突發(fā)事件的雙向反饋?zhàn)赃m應(yīng)協(xié)調(diào)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種城市安全突發(fā)事件處理系統(tǒng)，尤其涉及一種面向城市安全突發(fā)事件的雙向反饋?zhàn)赃m應(yīng)協(xié)調(diào)方法，特別適用于城市公共安全應(yīng)急處理方面的問(wèn)題。
【背景技術(shù)】
[0002]城市公共安全數(shù)據(jù)的雙向反饋是指:安全事故過(guò)程中，一方面，將公共安全救援方案通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)反饋給安全事故現(xiàn)場(chǎng)，如高層建筑的應(yīng)急救援指示引導(dǎo)燈等，引導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)事故人員自我救援；另一方面，通過(guò)遠(yuǎn)程啟動(dòng)布置在現(xiàn)場(chǎng)的高性能傳感設(shè)備，持續(xù)跟蹤和監(jiān)控事故過(guò)程狀態(tài)，采集安全事故過(guò)程狀態(tài)數(shù)據(jù)，并反饋給系統(tǒng)，進(jìn)行應(yīng)急救援方案的調(diào)整和優(yōu)化。在城市公共安全數(shù)據(jù)的雙向反饋中，復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論是進(jìn)行方案優(yōu)化和救援的有力保障。
[0003]復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)(Complex Adaptive System,簡(jiǎn)稱(chēng)CAS)理論是由美國(guó)Holland教授于1994年在Santa Fe Institute (SFI)研究所成立十周年時(shí)正式提出的。CAS理論是目前計(jì)算機(jī)模型研究復(fù)雜性系統(tǒng)時(shí)最常用的一種理論，其認(rèn)為具有適應(yīng)性的主體與環(huán)境(包括主體之間)反復(fù)相互影響、相互作用是系統(tǒng)演變和進(jìn)化的主要?jiǎng)恿ΑAS理論的提出，對(duì)復(fù)雜性適應(yīng)系統(tǒng)研究是一大貢獻(xiàn)，它為人們認(rèn)識(shí)、理解、控制和管理復(fù)雜系統(tǒng)提供了一種新的思路和方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為了克服已有城市公共安全突發(fā)事件處理方式的智能化程度低、實(shí)時(shí)性較差的不足，本發(fā)明提供了一種提升智能化程度、實(shí)時(shí)性良好、實(shí)用性強(qiáng)的面向城市安全突發(fā)事件的雙向反饋?zhàn)赃m應(yīng)協(xié)調(diào)方法。
[0005]本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是:
[0006]一種面向城市安全突發(fā)事件的雙向反饋?zhàn)赃m應(yīng)協(xié)調(diào)方法，所述協(xié)調(diào)方法包括以下步驟:
[0007]I)基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我適應(yīng)過(guò)程:復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)對(duì)城市多層次信息監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)調(diào)整，通過(guò)對(duì)城市安全事故過(guò)程中城市公共安全物聯(lián)網(wǎng)各監(jiān)控節(jié)點(diǎn)的過(guò)程數(shù)據(jù)變化情況，啟動(dòng)安全事故現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)急救援終端設(shè)備，并結(jié)合原有現(xiàn)場(chǎng)物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備，自適應(yīng)重構(gòu)最優(yōu)的城市公共安全物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急數(shù)據(jù)采集體系；
[0008]2)基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我學(xué)習(xí)過(guò)程:城市公共安全智能系統(tǒng)根據(jù)城市安全物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的歷史數(shù)據(jù)資料，并結(jié)合當(dāng)前安全事故過(guò)程狀態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和加工，形成新的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，不斷根據(jù)安全事故進(jìn)程，更新城市公共安全應(yīng)急救援方案；
[0009]3)基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我調(diào)整過(guò)程:將安全事故劃分為五種演化的階段，即城市安全事故的發(fā)生、城市安全事故的蔓延、城市安全事故的轉(zhuǎn)換、城市安全事故的衍生以及城市安全事故的耦合；給出了公共安全事故救援方法自我調(diào)整的概念模型，通過(guò)對(duì)正在發(fā)生的安全事故發(fā)生狀態(tài)的判斷，進(jìn)而運(yùn)用生成模擬矩陣、最佳投影方向等方法對(duì)事故的程度進(jìn)行評(píng)價(jià)，得到安全事故狀態(tài)階段與事故程度的數(shù)據(jù)；運(yùn)用數(shù)據(jù)分析和挖掘算法對(duì)安全事故現(xiàn)場(chǎng)的物聯(lián)網(wǎng)信息進(jìn)行分析，并結(jié)合安全事故的本體，實(shí)現(xiàn)事故模式的發(fā)現(xiàn)與匹配，進(jìn)而根據(jù)安全事故的歷史數(shù)據(jù)的多少，運(yùn)用長(zhǎng)期隨機(jī)時(shí)間序列分析和短期隨機(jī)時(shí)間序列分析方法，最終給出城市安全事故的救援方案；
[0010]4)基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我優(yōu)化過(guò)程:通過(guò)設(shè)計(jì)城市事故化解的應(yīng)急物資救援方案的Agent-DEVS模型群，構(gòu)建基于HLA的應(yīng)急物資救援協(xié)同環(huán)境，實(shí)現(xiàn)基于SVM的城市安全物資救援方案的自動(dòng)優(yōu)化，摸索出城市事故化解應(yīng)急物資救援的可行技術(shù)路線。
[0011]進(jìn)一步，所述步驟2)中，自我學(xué)習(xí)過(guò)程為:①首先根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)所采集到的歷史事故數(shù)據(jù)，建立相應(yīng)的歷史事故數(shù)據(jù)庫(kù)，并結(jié)合專(zhuān)家構(gòu)建歷史事故的模型庫(kù)，細(xì)分事故的類(lèi)型并給出相應(yīng)的處理措施，在此基礎(chǔ)上，利用CAS等理論方法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，將歷史資料轉(zhuǎn)變?yōu)閷W(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)并進(jìn)一步提煉為模型庫(kù)；②將學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)分類(lèi)別地充實(shí)更新到智能系統(tǒng)中，對(duì)于已有的事故類(lèi)型，將本學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)直接進(jìn)行擴(kuò)展；而對(duì)于新發(fā)生的類(lèi)型，一方面需要更新事故類(lèi)型list，另一方面，構(gòu)建智能系統(tǒng)中該類(lèi)型的事故參照模型；③當(dāng)城市安全事故發(fā)生時(shí)，根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)回的數(shù)據(jù)，結(jié)合智能系統(tǒng)判斷事故類(lèi)型、破壞程度以及危險(xiǎn)系數(shù)等信息，借助智能系統(tǒng)中模型庫(kù)進(jìn)行安全事故的前景預(yù)測(cè)，實(shí)施動(dòng)態(tài)的跟蹤變化，并提出總體救援水平等級(jí)和具體救援措施兩方面信息，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整救援方案的同時(shí)，保持相對(duì)有預(yù)期的救援水平等級(jí)，實(shí)現(xiàn)救援效果的最優(yōu)化；④當(dāng)城市安全事故發(fā)生時(shí)，公共安全智能系統(tǒng)還能根據(jù)既定的規(guī)則，結(jié)合安全事故的現(xiàn)場(chǎng)狀態(tài)，對(duì)安全事故的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行自我加工，其關(guān)鍵因素在于先前構(gòu)建的城市安全事故領(lǐng)域本體，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)的加工，并將加工后的數(shù)據(jù)自主導(dǎo)入到歷史資料中；⑤在救援方案進(jìn)行實(shí)施之后，根據(jù)救援方案的具體措施、等級(jí)，以及救援的實(shí)際效果，對(duì)救援方案進(jìn)行人工總結(jié)和自動(dòng)反饋，評(píng)價(jià)救援方案實(shí)施的效果，并將其反饋到歷史數(shù)據(jù)中，實(shí)現(xiàn)安全智能系統(tǒng)的自動(dòng)學(xué)習(xí)和更新。
[0012]本發(fā)明以城市管理過(guò)程中突發(fā)事件為研究對(duì)象，引入復(fù)雜系統(tǒng)理論、雙向反饋技術(shù)，充分考慮城市突發(fā)事件特征，提出一種面向城市安全突發(fā)事件的雙向反饋?zhàn)赃m應(yīng)協(xié)調(diào)方法。通過(guò)該方法幫助政府部門(mén)實(shí)現(xiàn)對(duì)城市公共安全的監(jiān)控、管理。
[0013]引入復(fù)雜系統(tǒng)理論、雙向反饋技術(shù)實(shí)現(xiàn)突發(fā)事件的協(xié)調(diào)、管理，首先建立基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我適應(yīng)機(jī)制；其次構(gòu)建基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我學(xué)習(xí)機(jī)制；再次提出基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我調(diào)整機(jī)制，最后通過(guò)建立基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我優(yōu)化機(jī)制，實(shí)現(xiàn)城市突發(fā)事件的數(shù)字化管理。
[0014]本發(fā)明的有益效果在于:本發(fā)明有效克服了對(duì)城市安全突發(fā)事件管理困難的問(wèn)題，使得政府部門(mén)能夠?qū)Τ鞘型话l(fā)安全事件實(shí)現(xiàn)有效的監(jiān)督與管理，提升智能化程度、實(shí)時(shí)性良好、實(shí)用性強(qiáng)，具有良好的應(yīng)用價(jià)值。
【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0015]圖1是城市公共安全智能檢測(cè)體系的演化的示意圖。
[0016]圖2是安全智能管理系統(tǒng)的自我學(xué)習(xí)過(guò)程的示意圖。[0017]圖3是安全智能管理系統(tǒng)的自我調(diào)整過(guò)程的示意圖。
[0018]圖4是城市公共安全應(yīng)急救援模型的自我優(yōu)化過(guò)程的示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0019]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。
[0020]參照?qǐng)D1?圖4，一種面向城市安全突發(fā)事件的雙向反饋?zhàn)赃m應(yīng)協(xié)調(diào)方法，包括以下步驟:
[0021]I)基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我適應(yīng)過(guò)程:主要是設(shè)計(jì)出能夠?qū)Τ鞘卸鄬哟涡畔⒈O(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)調(diào)整的復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)城市安全事故過(guò)程中城市公共安全物聯(lián)網(wǎng)各監(jiān)控節(jié)點(diǎn)的過(guò)程數(shù)據(jù)變化情況，啟動(dòng)安全事故現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)急救援終端設(shè)備，并結(jié)合原有現(xiàn)場(chǎng)物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備，自適應(yīng)重構(gòu)最優(yōu)的城市公共安全物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急數(shù)據(jù)采集體系。在城市多層次信息監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，由于安全事故的發(fā)生而使得原先的監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)發(fā)生變化，從而使得安全環(huán)境發(fā)生了改變，促發(fā)安全智能管理系統(tǒng)進(jìn)行適應(yīng)性學(xué)習(xí)。這其中又可以分為兩種情況:對(duì)于較為漸進(jìn)的改變，結(jié)合適應(yīng)性學(xué)習(xí)，通過(guò)采取啟動(dòng)安全事故現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)急救援終端等措施，安全智能管理系統(tǒng)能夠使安全事故現(xiàn)場(chǎng)達(dá)到平衡狀態(tài)。但對(duì)于具備突變性質(zhì)的變化，如果沒(méi)有較好的處置措施，安全智能系統(tǒng)對(duì)安全事故現(xiàn)場(chǎng)的掌控有可能陷入混亂的狀態(tài)，從而給安全事故應(yīng)急救援帶來(lái)極大阻礙，如圖1所示；
[0022]2)基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我學(xué)習(xí)過(guò)程:自我學(xué)習(xí)主要是通過(guò)設(shè)計(jì)自我學(xué)習(xí)的機(jī)制，讓城市公共安全智能系統(tǒng)能根據(jù)城市安全物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的歷史數(shù)據(jù)資料，并結(jié)合當(dāng)前安全事故過(guò)程狀態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和加工，形成新的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，不斷根據(jù)安全事故進(jìn)程，更新城市公共安全應(yīng)急救援方案，如圖2所示。具體過(guò)程為:①首先根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)所采集到的歷史事故數(shù)據(jù)，建立相應(yīng)的歷史事故數(shù)據(jù)庫(kù)，并結(jié)合專(zhuān)家構(gòu)建歷史事故的模型庫(kù)，細(xì)分事故的類(lèi)型并給出相應(yīng)的處理措施。在此基礎(chǔ)上，利用CAS等理論方法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，將歷史資料轉(zhuǎn)變?yōu)閷W(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)并進(jìn)一步提煉為模型庫(kù)；②將學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)分類(lèi)別地充實(shí)更新到智能系統(tǒng)中，對(duì)于已有的事故類(lèi)型，將本學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)直接進(jìn)行擴(kuò)展；而對(duì)于新發(fā)生的類(lèi)型，一方面需要更新事故類(lèi)型list，另一方面，構(gòu)建智能系統(tǒng)中該類(lèi)型的事故參照模型；③當(dāng)城市安全事故發(fā)生時(shí)，根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)回的數(shù)據(jù)，結(jié)合智能系統(tǒng)判斷事故類(lèi)型、破壞程度以及危險(xiǎn)系數(shù)等信息，借助智能系統(tǒng)中模型庫(kù)進(jìn)行安全事故的前景預(yù)測(cè)，實(shí)施動(dòng)態(tài)的跟蹤變化，并提出總體救援水平等級(jí)和具體救援措施兩方面信息，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整救援方案的同時(shí)，保持相對(duì)有預(yù)期的救援水平等級(jí)，實(shí)現(xiàn)救援效果的最優(yōu)化；④當(dāng)城市安全事故發(fā)生時(shí)，公共安全智能系統(tǒng)還能根據(jù)既定的規(guī)則，結(jié)合安全事故的現(xiàn)場(chǎng)狀態(tài)，對(duì)安全事故的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行自我加工，其關(guān)鍵因素在于先前構(gòu)建的城市安全事故領(lǐng)域本體，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)的加工，并將加工后的數(shù)據(jù)自主導(dǎo)入到歷史資料中在救援方案進(jìn)行實(shí)施之后，根據(jù)救援方案的具體措施、等級(jí)，以及救援的實(shí)際效果，對(duì)救援方案進(jìn)行人工總結(jié)和自動(dòng)反饋，評(píng)價(jià)救援方案實(shí)施的效果，并將其反饋到歷史數(shù)據(jù)中，實(shí)現(xiàn)安全智能系統(tǒng)的自動(dòng)學(xué)習(xí)和更新；
[0023]3)基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我調(diào)整過(guò)程:自我調(diào)整則是通過(guò)設(shè)計(jì)城市公共安全智能決策系統(tǒng)的自我調(diào)整機(jī)制，支持系統(tǒng)根據(jù)城市公共安全事故過(guò)程狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過(guò)高性能數(shù)據(jù)分析和挖掘算法模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)于城市公共安全應(yīng)急救援方案的自主、及時(shí)、智能的自我調(diào)整，如圖3所示。城市安全事故的現(xiàn)場(chǎng)過(guò)程狀態(tài)與安全事故的性質(zhì)密切相關(guān)，因此，我們首先將安全事故劃分為五種演化的階段，即城市安全事故的發(fā)生、城市安全事故的蔓延、城市安全事故的轉(zhuǎn)換、城市安全事故的衍生以及城市安全事故的耦合。在明確了安全事故演化的基礎(chǔ)上，給出了公共安全事故救援方法自我調(diào)整的概念模型。通過(guò)對(duì)正在發(fā)生的安全事故發(fā)生狀態(tài)的判斷，進(jìn)而運(yùn)用生成模擬矩陣、最佳投影方向等方法對(duì)事故的程度進(jìn)行評(píng)價(jià)，得到安全事故狀態(tài)階段與事故程度的數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用數(shù)據(jù)分析和挖掘算法對(duì)安全事故現(xiàn)場(chǎng)的物聯(lián)網(wǎng)信息進(jìn)行分析，并結(jié)合安全事故的本體，實(shí)現(xiàn)事故模式的發(fā)現(xiàn)與匹配，進(jìn)而根據(jù)安全事故的歷史數(shù)據(jù)的多少，運(yùn)用長(zhǎng)期隨機(jī)時(shí)間序列分析和短期隨機(jī)時(shí)間序列分析方法，最終給出城市安全事故的救援方案；
[0024]4)基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我優(yōu)化過(guò)程:通過(guò)對(duì)安全事故可用應(yīng)急救援資源的實(shí)時(shí)跟蹤，結(jié)合城市公共安全事故現(xiàn)場(chǎng)過(guò)程狀態(tài)數(shù)據(jù)變化，設(shè)計(jì)城市公共安全應(yīng)急救援方案的自我優(yōu)化算法及機(jī)制，支持城市公共安全智能化管理方案的自我優(yōu)化。在此，這里通過(guò)設(shè)計(jì)城市事故化解的應(yīng)急物資救援方案的Agent-DEVS模型群，構(gòu)建基于HLA的應(yīng)急物資救援協(xié)同環(huán)境,實(shí)現(xiàn)基于SVM的城市安全物資救援方案的自動(dòng)優(yōu)化，最終摸索出城市事故化解應(yīng)急物資救援的可行技術(shù)路線，具體如圖4所示。
【權(quán)利要求】
1.一種面向城市安全突發(fā)事件的雙向反饋?zhàn)赃m應(yīng)協(xié)調(diào)方法，其特征在于:所述協(xié)調(diào)方法包括以下步驟: 1)基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我適應(yīng)過(guò)程:復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)對(duì)城市多層次信息監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)調(diào)整，通過(guò)對(duì)城市安全事故過(guò)程中城市公共安全物聯(lián)網(wǎng)各監(jiān)控節(jié)點(diǎn)的過(guò)程數(shù)據(jù)變化情況，啟動(dòng)安全事故現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)急救援終端設(shè)備，并結(jié)合原有現(xiàn)場(chǎng)物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備，自適應(yīng)重構(gòu)最優(yōu)的城市公共安全物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急數(shù)據(jù)采集體系； 2)基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我學(xué)習(xí)過(guò)程:城市公共安全智能系統(tǒng)根據(jù)城市安全物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的歷史數(shù)據(jù)資料，并結(jié)合當(dāng)前安全事故過(guò)程狀態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和加工，形成新的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，不斷根據(jù)安全事故進(jìn)程，更新城市公共安全應(yīng)急救援方案； 3)基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我調(diào)整過(guò)程:將安全事故劃分為五種演化的階段，即城市安全事故的發(fā)生、城市安全事故的蔓延、城市安全事故的轉(zhuǎn)換、城市安全事故的衍生以及城市安全事故的耦合；給出了公共安全事故救援方法自我調(diào)整的概念模型，通過(guò)對(duì)正在發(fā)生的安全事故發(fā)生狀態(tài)的判斷，進(jìn)而運(yùn)用生成模擬矩陣、最佳投影方向等方法對(duì)事故的程度進(jìn)行評(píng)價(jià)，得到安全事故狀態(tài)階段與事故程度的數(shù)據(jù)；運(yùn)用數(shù)據(jù)分析和挖掘算法對(duì)安全事故現(xiàn)場(chǎng)的物聯(lián)網(wǎng)信息進(jìn)行分析，并結(jié)合安全事故的本體，實(shí)現(xiàn)事故模式的發(fā)現(xiàn)與匹配，進(jìn)而根據(jù)安全事故的歷史數(shù)據(jù)的多少，運(yùn)用長(zhǎng)期隨機(jī)時(shí)間序列分析和短期隨機(jī)時(shí)間序列分析方法，最終給出城市安全事故的救援方案； 4)基于城市安全數(shù)據(jù)雙向反饋的安全智能管理系統(tǒng)自我優(yōu)化過(guò)程:通過(guò)設(shè)計(jì)城市事故化解的應(yīng)急物資救援方案的Agent-DEVS模型群，構(gòu)建基于HLA的應(yīng)急物資救援協(xié)同環(huán)境，實(shí)現(xiàn)基于SVM的城市安全物資救援方案的自動(dòng)優(yōu)化，摸索出城市事故化解應(yīng)急物資救援的可行技術(shù)路線。
2.如權(quán)利要求1所述的一種面向城市安全突發(fā)事件的雙向反饋?zhàn)赃m應(yīng)協(xié)調(diào)方法，其特征在于:所述步驟2)中，自我學(xué)習(xí)過(guò)程為:①首先根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)所采集到的歷史事故數(shù)據(jù)，建立相應(yīng)的歷史事故數(shù)據(jù)庫(kù)，并結(jié)合專(zhuān)家構(gòu)建歷史事故的模型庫(kù)，細(xì)分事故的類(lèi)型并給出相應(yīng)的處理措施，在此基礎(chǔ)上，利用CAS等理論方法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，將歷史資料轉(zhuǎn)變?yōu)閷W(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)并進(jìn)一步提煉為模型庫(kù)將學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)分類(lèi)別地充實(shí)更新到智能系統(tǒng)中，對(duì)于已有的事故類(lèi)型，將本學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)直接進(jìn)行擴(kuò)展；而對(duì)于新發(fā)生的類(lèi)型，一方面需要更新事故類(lèi)型list，另一方面，構(gòu)建智能系統(tǒng)中該類(lèi)型的事故參照模型當(dāng)城市安全事故發(fā)生時(shí)，根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)回的數(shù)據(jù)，結(jié)合智能系統(tǒng)判斷事故類(lèi)型、破壞程度以及危險(xiǎn)系數(shù)等信息，借助智能系統(tǒng)中模型庫(kù)進(jìn)行安全事故的前景預(yù)測(cè)，實(shí)施動(dòng)態(tài)的跟蹤變化，并提出總體救援水平等級(jí)和具體救援措施兩方面信息，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整救援方案的同時(shí)，保持相對(duì)有預(yù)期的救援水平等級(jí)，實(shí)現(xiàn)救援效果的最優(yōu)化；④當(dāng)城市安全事故發(fā)生時(shí)，公共安全智能系統(tǒng)還能根據(jù)既定的規(guī)則，結(jié)合安全事故的現(xiàn)場(chǎng)狀態(tài)，對(duì)安全事故的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行自我加工，其關(guān)鍵因素在于先前構(gòu)建的城市安全事故領(lǐng)域本體，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)的加工，并將加工后的數(shù)據(jù)自主導(dǎo)入到歷史資料中；⑤在救援方案進(jìn)行實(shí)施之后，根據(jù)救援方案的具體措施、等級(jí)，以及救援的實(shí)際效果，對(duì)救援方案進(jìn)行人工總結(jié)和自動(dòng)反饋，評(píng)價(jià)救援方案實(shí)施的效果，并將其反饋到歷史數(shù)據(jù)中，實(shí)現(xiàn)安全智能系統(tǒng)的自動(dòng)學(xué)習(xí)和更新。
【文檔編號(hào)】G06Q10/06GK103745305SQ201310714497
【公開(kāi)日】2014年4月23日 申請(qǐng)日期:2013年12月20日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月20日
【發(fā)明者】陳庭貴, 周廣瀾, 許翀寰 申請(qǐng)人:浙江工商大學(xué)