【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于深度学习的应急态势智能决策方法、装置及系统。
技术介绍
1、在应急管理领域，现有技术中较为典型的做法是基于遥感图像、地面传感器或社交媒体文本等单一来源的数据构建灾害态势感知系统。例如，部分系统通过人工设计特征提取规则(如灾害区域的像素变化率、舆情关键词频率统计)对灾情进行表征，并结合预设的逻辑判断条件生成响应指令。另一类方法则采用传统的机器学习模型(如支持向量机或浅层神经网络)，通过对历史灾害案例的静态特征进行模式匹配，预测资源调度方案。此外，近年来有研究尝试引入时间序列模型(如lstm)或空间图网络对灾害状态进行建模，但由于缺乏多模态异构数据的深度融合能力，难以实现灾害事件演化过程的动态耦合分析。同时，现有系统在因果推理环节通常依赖专家知识库或静态因果图谱，无法根据实时态势数据动态修正灾害链式反应的关联关系，导致对未来应急场景的预测结果可信度较低，且最终决策策略的生成往往忽视历史处置经验与资源约束条件的协同优化，难以满足复杂灾害场景下的动态响应需求。
2、因此，现有技术难以实现灾害态...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的应急态势智能决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于深度学习的应急态势智能决策方法，其特征在于，所述对来自受灾地区的多模态数据进行融合处理，生成统一表示的多模态应急态势嵌入向量，包括以下子步骤：
3.如权利要求2所述的基于深度学习的应急态势智能决策方法，其特征在于，所述通过时空感知神经网络模型对所述多模态应急态势嵌入向量进行特征提取，在时间序列维度和空间关联维度分别建模，输出包含时空演化特性的应急态势状态序列，包括以下子步骤：
4.如权利要求3所述的基于深度学习的应急态势智能决策方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的应急态势智能决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于深度学习的应急态势智能决策方法，其特征在于，所述对来自受灾地区的多模态数据进行融合处理，生成统一表示的多模态应急态势嵌入向量，包括以下子步骤：
3.如权利要求2所述的基于深度学习的应急态势智能决策方法，其特征在于，所述通过时空感知神经网络模型对所述多模态应急态势嵌入向量进行特征提取，在时间序列维度和空间关联维度分别建模，输出包含时空演化特性的应急态势状态序列，包括以下子步骤：
4.如权利要求3所述的基于深度学习的应急态势智能决策方法，其特征在于，所述利用所述应急态势状态序列构建动态因果图，识别灾害事件与影响因素之间的潜在因果关系，包括以下子步骤：
5.如权利要求4所述的基于深度学习的应急态势智能决策方法，其特征在于，所述基于潜在因果关系对所述受灾地区的未来应急态势的发展趋...
【专利技术属性】
技术研发人员：张文博，黄国华，陈剑伟，
申请(专利权)人：广州天辰信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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