一种基于时序多维预测的城市灾害预警方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于时序多维预测的城市灾害预警方法及系统，涉及灾害预警领域，所述方法，包括：获取目标城市当前的灾害相关数据；灾害相关数据为与灾害事件相关的多个因素构成的多维数据；一个因素对应一个单维数据；每一个单维数据对应一个时间序列；将当前的灾害相关数据输入城市灾害预警模型中，得到目标城市的未来灾害可能性指数；未来灾害可能性指数用于对目标城市进行灾害预警；其中，城市灾害预警模型是采用历史灾害相关数据对第一单维表征器、第二单维表征器和多维表征器进行并行训练得到的。本发明专利技术能对灾害事件进行预测，使得管理人员可以缩短施救时间甚至遏制灾害的发生，极大限度的减小城市灾害造成的人力、财力损失。财力损失。财力损失。

【技术实现步骤摘要】
一种基于时序多维预测的城市灾害预警方法及系统


[0001]本专利技术涉及灾害预警领域，特别是涉及一种基于时序多维预测的城市灾害预警方法及系统。

技术介绍

[0002]城市灾害时有发生，在城市中心构建应急大脑系统有助于灾害防范。管理人员可以通过应急大脑实时掌控各数据管道情况，监控城市运作系统，当灾害发生时，及时做好施救措施，现有的应急大脑系统无法对灾害事件提前感知。而如果能在灾害发生前就能做到提前感知，事前感知对提前采取行动进行灾害防范，遏制灾害不发生或者缩短施救时间，可以极大的减小城市损失。如何建立城市灾害预警系统，对灾害事件提前感知，一直是业界亟待解决的问题。

技术实现思路

[0003]基于此，本专利技术实施例提供一种基于时序多维预测的城市灾害预警方法及系统，以对灾害事件进行预测，使得管理人员可以缩短施救时间甚至遏制灾害的发生，极大限度的减小城市灾害造成的人力、财力损失。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种基于时序多维预测的城市灾害预警方法，包括：获取目标城市当前的灾害相关数据；所述灾害相关数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时序多维预测的城市灾害预警方法，其特征在于，包括：获取目标城市当前的灾害相关数据；所述灾害相关数据为与灾害事件相关的多个因素构成的多维数据；一个因素对应一个单维数据；每一个单维数据对应一个时间序列；将当前的灾害相关数据输入城市灾害预警模型中，得到所述目标城市的未来灾害可能性指数；所述未来灾害可能性指数用于对所述目标城市进行灾害预警；其中，所述城市灾害预警模型的确定方法为：将所述目标城市的历史灾害相关数据中的每两个单维数据和对应的两个单维数据之间的灾害性概率分布真值输入第一单维表征器，将所述目标城市的历史灾害相关数据中的每两个单维数据对应的两个单维掩膜数据和对应的两个单维掩膜数据之间的灾害性概率分布真值输入第二单维表征器，将所述目标城市的历史灾害相关数据和灾害性事件的灾害性概率真值输入多维表征器，以联合损失函数最小为目标进行并行训练，得到训练好的第一单维表征器、训练好的第二单维表征器和训练好的多维表征器；所述城市灾害预警模型包括所述训练好的第一单维表征器、所述训练好第二单维表征器和所述训练好的多维表征器；所述训练好的第一单维表征器输出的灾害性概率分布预测值、所述训练好的第二单维表征器输出的灾害性概率分布预测值和所述训练好的多维表征器输出的灾害性概率预测值之和为未来灾害可能性指数的预测值。2.根据权利要求1所述的一种基于时序多维预测的城市灾害预警方法，其特征在于，所述将所述目标城市的历史灾害相关数据中的每两个单维数据和对应的两个单维数据之间的灾害性概率分布真值输入第一单维表征器，将所述目标城市的历史灾害相关数据中的每两个单维数据对应的两个单维掩膜数据和对应的两个单维掩膜数据之间的灾害性概率分布真值输入第二单维表征器，将所述目标城市的历史灾害相关数据和灾害性事件的灾害性概率真值输入多维表征器，以联合损失函数最小为目标进行并行训练，得到训练好的第一单维表征器、训练好的第二单维表征器和训练好的多维表征器，具体包括：构建第一单维表征器；所述第一单维表征器用于将输入的两个单维数据分别进行高维映射、计算高维映射后的两个单维数据之间的空间距离以及根据高维映射后的两个单维数据之间的空间距离计算灾害性概率分布预测值并输出；根据所述第一单维表征器输出的灾害性概率分布预测值与对应的两个单维数据之间的灾害性概率分布真值构建第一模型损失函数；构建第二单维表征器；所述第二单维表征器用于将输入的两个单维掩膜数据分别进行高维映射、计算高维映射后的两个单维掩膜数据之间的空间距离以及根据高维映射后的两个单维掩膜数据之间的空间距离计算灾害性概率分布预测值并输出；根据所述第二单维表征器输出的灾害性概率分布预测值与对应的两个单维掩膜数据之间的灾害性概率分布真值构建第二模型损失函数；构建多维表征器；所述多维表征器用于对输入的历史灾害相关数据进行多层感知映射，得到灾害性事件的灾害性概率预测值并输出；根据所述多维表征器输出的灾害性事件的灾害性概率预测值与灾害性事件的灾害性概率真值构建第三模型损失函数；由所述第一模型损失函数、所述第二模型损失函数和所述第三模型损失函数构建联合损失函数；
对于第P次训练过程，判断第P次训练对应的联合损失函数是否小于设定阈值；若是，则将第P次训练后的第一单维表征器确定为训练好的第一单维表征器，将第P次训练后的第二单维表征器确定为训练好的第二单维表征器，将第P次训练后的多维表征器确定为训练好的多维表征器；若否，则进行下一次迭代训练。3.根据权利要求2所述的一种基于时序多维预测的城市灾害预警方法，其特征在于，所述联合损失函数，具体为：L
i
=αloss1+βloss2+γloss3；其中，L
i
表示第i个灾害事件对应的联合损失函数；loss1表示第一模型损失函数；loss2表示第二模型损失函数；loss3表示第三模型损失函数；α表示第一模型损失函数的权重值；β表示第二模型损失函数的权重值；γ表示第三模型损失函数的权重值。4.根据权利要求1所述的一种基于时序多维预测的城市灾害预警方法，其特征在于，所述对所述目标城市进行灾害预警，具体包括：由所述未来灾害可能性指数计算所述目标城市的健康指数；判断所述健康指数是否小于设定指数值；若所述健康指数...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋博，王轶，赵辉，
申请(专利权)人：北京启醒科技有限公司，
类型：发明
国别省市：