一种灾害响应智能指挥系统及其控制方法与流程

本说明书涉及应急处理领域，更具体地说，本技术涉及一种灾害响应智能指挥系统及其控制方法。

背景技术：

1、在当今信息技术迅猛发展的背景下，社会经济的高速增长也伴随着紧急事件的频繁发生，这些事件往往带来严重的人员伤亡和经济损失。相关的应急指挥系统能够对各种数据进行整合，对各个角色类型的终端进行统一的调度与调控，但是最终的应急决策仍大部分通过人员进行，这样通常会降低风险评判的准确性以及预案发布的及时性，容易造成灾害的扩大与蔓延。

2、因此，有必要构建一个全面的应急指挥系统平台提高应急事件管理效率与处理速度。

技术实现思路

1、在
技术实现要素：
部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本技术的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。

2、第一方面，本技术提出一种灾害响应智能指挥系统，上述系统包括：

3、环境信息收集模块，用于获取目标区域的环境信息，上述环境信息包括传感器信息、卫星信息和气象信息，并将上述环境信息发送至灾害预警模块和智能决策模块；

4、灾害预警模块，用于获取上述环境信息，并基于上述环境信息生成灾害预警信息，其中，上述灾害预警模块基于机器学习模型生成上述灾害预警信息；

5、智能决策模块，用于获取上述环境信息，并基于上述环境信息生成应急响应指令和资源管理指令，其中，上述智能决策模块是基于蒙特卡罗模拟、agent-based模型、遗传算法和粒子群优化算法生成上述应急响应指令和上述资源管理指令的；

6、应急响应模块，用于获取上述应急响应指令，并基于上述应急响应指令生成应急响应方案，其中，上述应急响应模块是基于规则引擎和仿真结果生成应急响应方案的；

7、资源管理模块，用于获取上述资源管理指令，并基于上述资源管理指令生成资源管理方案，其中，上述资源管理模块是基于动态规划法和启发式算法生成资源管理方案的；

8、人工信息收集模块，用于与反馈的人员进行智能交互，获取人工信息，上述人工信息用于修正上述应急响应指令和资源管理指令，其中，上述人工信息收集模块是基于大语言模型完成与反馈人员智能交互的。

9、第二方面、本技术实施例还提出一种控制方法，用于第一方面上述的灾害响应智能指挥系统，包括：

10、控制上述环境信息收集模块收集上述目标区域的环境信息，并将上述环境信息发送至上述灾害预警模块和上述智能决策模块；

11、控制上述灾害预警模块基于上述环境信息通过上述机器学习模型生成上述灾害预警信息；

12、控制上述智能决策模块基于上述环境信息通过蒙特卡罗模拟、agent-based模型、遗传算法和粒子群优化算法生成上述应急响应指令和上述资源管理指令；

13、控制上述应急响应模块基于上述应急响应指令通过规则引擎和仿真结果生成应急响应方案；

14、控制上述资源管理模块基于上述资源管理指令通过动态规划法和启发式算法生成资源管理方案；

15、控制上述人工信息收集模块通过基于大语言模型完成与反馈人员智能交互以获取人工信息；

16、通过上述人工信息修正上述应急响应指令和资源管理指令。

17、在一种可行的实施方式中，上述控制上述灾害预警模块基于上述环境信息通过上述机器学习模型生成上述灾害预警信息，包括：

18、将上述环境信息进行预处理操作，以获取预处理后的第一环境信息，其中，上述预处理操作包括噪声过滤操作、异常值检测操作和数据平滑操作；

19、将上述第一环境信息输入至对应灾害类型的机器学习模型，以生成不同灾害类型对应的上述灾害预警信息。

20、在一种可行的实施方式中，上述控制上述智能决策模块基于上述环境信息通过蒙特卡罗模拟、agent-based模型、遗传算法和粒子群优化算法生成上述应急响应指令和上述资源管理指令，包括：

21、将上述环境信息进行预处理操作，以获取预处理后的第二环境信息，其中，上述预处理操作包括噪声过滤操作、异常值检测操作和数据平滑操作；

22、基于上述预处理后的第二环境信息使用蒙特卡洛模拟，以获取多个可能响应方案的模拟评估效果；

23、基于上述预处理后的环境信息使用agent-based模型模拟各个响应参与者在多个可能响应方案的模拟表现效果；

24、基于上述模拟评估效果和上述模拟表现效果生成上述灾害预警信息；

25、基于上述第二环境信息和可用资源信息随机生成初始化资源分配方案种群和初始化例子群；

26、基于上述初始化资源分配方案种群通过遗传算法进行多次迭代操作，以获取初步优化结果；

27、基于上述初步优化结果和上述初始化例子群通过粒子群算法进行多次迭代操作，以获取最终优化结果；

28、基于上述最终优化结果生成上述资源管理指令。

29、在一种可行的实施方式中，上述控制上述应急响应模块基于上述应急响应指令通过规则引擎和仿真结果生成应急响应方案，包括：

30、使用规则引擎处理上述应急响应指令，以获取规则引擎优化后的应急响应方案；

31、基于灾害响应仿真工具对上述优化后的应急响应方案进行仿真模拟，以获取仿真结果；

32、基于上述仿真结果和规则引擎的优化建议生成应急响应方案。

33、在一种可行的实施方式中，上述控制上述资源管理模块基于上述资源管理指令通过动态规划法和启发式算法生成资源管理方案，包括：

34、基于上述资源管理指令在资源知识图谱中应用动态规划法计划资源的动态规划结果，其中，上述资源知识图谱中存储有资源类型、位置、依赖关系、历史使用效率和应急响应策略的信息；

35、基于上述动态规划结果基于粒子群优化算法进一步优化资源分配以获取上述资源管理方案。

36、在一种可行的实施方式中，上述大语言模型包括：嵌入层、transformer 编码层、输出层和辅助组件，上述transformer 编码层包括多个transformer单元，上述输出层包括多个全连接层和激活函数，上述激活函数为softmax激活函数，上述辅助组件包括dropout层和layer normalization层，上述大语言模型的优化器为adam优化器。

37、在一种可行的实施方式中，上述通过上述人工信息修正上述应急响应指令和资源管理指令，包括：

38、基于专家评估法和智能评估模型对上述人工信息的真实性进行评估，以获取有效人工信息；

39、基于上述有效人工信息修正上述应急响应指令和资源管理指令。

40、在一种可行的实施方式中，上述基于专家评估法和智能评估模型对上述人工信息的真实性进行评估，以获取有效人工信息，包括：

41、获取人工信息对应的上报者身份；

42、基于上述上报者身份确定初步真实性评分；

43、对上述人工信息进行预处理操作，以获取关键信息；

44、将上述关键信息发送至专家评审单元，以通过专家评估法获取专家真实性评分；

45、将上述关键信息发送至上述智能评估模型，以获取模型真实性评分；

46、获取上述专家真实性评分对应的第一权重；

47、获取上述模型真实性评分对应的第二权重；

48、基于上述初步真实性评分、上述专家真实性评分、上述第一权重、上述模型真实性评分和上述第二权重确定最终真实性；

49、基于最终真实性和真实性评估阈值确定上述有效人工信息。

50、在一种可行的实施方式中，上述第一权重信息与灾害等级呈负相关，上述第二权重信息与上述灾害等级呈正相关，上述第一权重信息与灾害发生时间呈负相关，上述第二权重信息与上述灾害发生事件呈正相关；

51、上述真实性评估阈值与上述灾害等级呈正相关，上述真实性评估阈值与上述灾害发生时间呈负相关。

52、综上，本技术实施例的灾害响应智能指挥系统利用环境信息收集模块自动从多个源（如传感器、卫星、气象站）收集关键数据，实时获取关于目标区域的环境变化。这种实时数据采集和传输显著提高了灾害预警的速度和准确性，使得应急响应能够在灾害形成的早期阶段就得到启动，大大减少了潜在的损失和影响。智能决策模块集成了蒙特卡罗模拟、基于agent的模型、遗传算法和粒子群优化算法等多种高级算法，能够综合考虑各种情况和变量，模拟和评估不同的应急响应和资源配置方案。这不仅提升了决策的科学性，还能确保在复杂多变的灾害环境中做出最有效的决策。资源管理模块通过动态规划法和启发式算法动态调整资源分配，优化资源的使用效率。这确保了有限资源能够被迅速且合理地分配到最需要的地方，特别是在资源紧张的情况下，能够最大化资源的使用效益。人工信息收集模块基于大语言模型与现场人员进行智能交互，实时收集来自一线的反馈和信息。这种交互不仅提高了信息收集的广度和深度，还通过智能模型的分析，增强了信息的准确性和可靠性。此外，实时更新的人工信息可以用来及时修正应急响应指令和资源管理指令，进一步提升了指令的适应性和有效性。系统设计中的各模块之间的高效信息交流和协调机制确保了在紧急情况下的快速反应。从预警到决策再到资源调配和应急处置，各环节紧密相连，无缝协作，确保了整个应急管理过程的流畅和高效。通过这些优化措施，本方案的灾害响应智能指挥系统不仅能够提高灾害应对的速度和效率，还能显著减轻由于灾害引发的人员伤亡和经济损失，提高社会整体的应急管理能力。

53、本技术提出的灾害响应智能指挥系统，本技术的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本技术的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。