【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据识别分析，更具体地说，涉及一种基于ai大模型的应急场景智能分析与决策支持方法。
技术介绍
1、在当前的全球环境中，应急管理的需求愈发显著。应急场景，如火灾、地震、洪水等，通常表现为具有高度的突发性、不可预测性、紧迫性和复杂性，这些特征要求相关决策支持系统必须能够迅速且准确地识别、评估事件，并制定有效的应对策略。传统的应急决策方法主要依赖于规则驱动的模型和人工经验判断，这在处理复杂的、动态变化的应急场景时往往显示出局限性。
2、随着技术的进步，尤其是信息技术和人工智能的发展，应急管理领域开始引入更先进的技术以提高响应效率和决策质量。传统的应急管理方法中，情景构造、情景匹配和情景反应等环节需要大量的数据输入和实时处理能力。在此背景下，人工智能技术，特别是基于ai的大模型，因其卓越的数据处理和模式识别能力而成为提升应急管理能力的关键工具。大模型不仅可以处理和分析大规模数据集，还能通过学习历史数据提高预测的准确性，从而在应急场景中提供更为精确的情景分析。ai大模型在模拟复杂的应急情况中显示出独特的优势。这些模型能够...
【技术保护点】
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：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多源数据包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多源数据集成与预处理步骤中，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步骤具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多源数据集成与预处理步骤中，还包括引入自编码器或变分自编码器的数据预处理步骤：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态情景建模步骤中，还包括使用图神经网络GNN的情景模...
【技术特征摘要】
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：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多源数据包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多源数据集成与预处理步骤中，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步骤具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多源数据集成与预处理步骤中，还包括引入自编码器或变分自编码器的数据预处理步骤：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态情景建模步骤中，还包括使用图神经网络gnn的情景模型构建技术，具体包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自适应决策支持步骤中，采用深度q网络dqn作为强化学习模型，所述强化学习模型通过结合q学习算法和深度神经网络来优化决策过程，所述深度q网络dqn能够根据从实时和历史数据中学习到的状态-行动对的奖励反馈，动态调整策略实现最优决策，决策优化还包括以下子步骤：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏志，刘向华，李钰，王忠亚，王兴龙，陈程，李贤红，王斌，
申请(专利权)人：深圳市震有智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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