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龍圖騰網(wǎng)獲悉實(shí)據(jù)科技(上海)有限公司申請(qǐng)的專利結(jié)合人工智能的智慧城市應(yīng)急響應(yīng)方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120471414B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510985797.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)結(jié)合人工智能的智慧城市應(yīng)急響應(yīng)方法及系統(tǒng)是由曾祥云設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-17向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本結(jié)合人工智能的智慧城市應(yīng)急響應(yīng)方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種結(jié)合人工智能的智慧城市應(yīng)急響應(yīng)方法及系統(tǒng)，首先對(duì)城市應(yīng)急事件進(jìn)行態(tài)勢(shì)感知，生成含時(shí)空演化特征和影響層級(jí)的事件態(tài)勢(shì)圖譜，調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的策略遷移模型匹配歷史案例，輸出初步響應(yīng)策略集，基于態(tài)勢(shì)圖譜實(shí)時(shí)更新特征動(dòng)態(tài)適配調(diào)整初步響應(yīng)策略集，生成適配響應(yīng)策略集，將其與城市應(yīng)急資源網(wǎng)絡(luò)協(xié)同調(diào)度分析，生成資源供給與策略需求匹配的目標(biāo)協(xié)同方案，根據(jù)目標(biāo)協(xié)同方案輸出含執(zhí)行優(yōu)先級(jí)的應(yīng)急響應(yīng)指令，發(fā)送至對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)觸發(fā)多主體聯(lián)動(dòng)響應(yīng)，從而提升了智慧城市應(yīng)急響應(yīng)的科學(xué)性與高效性。

本發(fā)明授權(quán)結(jié)合人工智能的智慧城市應(yīng)急響應(yīng)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種結(jié)合人工智能的智慧城市應(yīng)急響應(yīng)方法，其特征在于，所述方法包括： 對(duì)城市應(yīng)急事件進(jìn)行態(tài)勢(shì)感知，生成包含時(shí)空演化特征和影響層級(jí)的事件態(tài)勢(shì)圖譜； 調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的策略遷移模型對(duì)所述事件態(tài)勢(shì)圖譜進(jìn)行歷史案例匹配，輸出與當(dāng)前事件態(tài)勢(shì)關(guān)聯(lián)的初步響應(yīng)策略集； 基于所述事件態(tài)勢(shì)圖譜的實(shí)時(shí)更新特征對(duì)所述初步響應(yīng)策略集進(jìn)行動(dòng)態(tài)適配調(diào)整，生成適配當(dāng)前事件演化的適配響應(yīng)策略集； 將所述適配響應(yīng)策略集與城市應(yīng)急資源網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行協(xié)同調(diào)度分析，生成資源供給與策略需求匹配的目標(biāo)協(xié)同方案； 根據(jù)所述目標(biāo)協(xié)同方案輸出包含執(zhí)行優(yōu)先級(jí)的應(yīng)急響應(yīng)指令，并將所述應(yīng)急響應(yīng)指令發(fā)送至對(duì)應(yīng)應(yīng)急處置節(jié)點(diǎn)以觸發(fā)多主體聯(lián)動(dòng)響應(yīng)操作； 所述調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的策略遷移模型對(duì)所述事件態(tài)勢(shì)圖譜進(jìn)行歷史案例匹配，輸出與當(dāng)前事件態(tài)勢(shì)關(guān)聯(lián)的初步響應(yīng)策略集，包括： 將所述事件態(tài)勢(shì)圖譜輸入所述策略遷移模型的圖譜編碼層，對(duì)所述事件態(tài)勢(shì)圖譜中的節(jié)點(diǎn)屬性和邊屬性進(jìn)行向量化表示，生成包含時(shí)空演化特征和影響層級(jí)信息的圖譜特征向量； 通過所述策略遷移模型的案例檢索模塊從歷史應(yīng)急案例庫中提取案例態(tài)勢(shì)圖譜，所述歷史應(yīng)急案例庫包含已處置應(yīng)急事件的態(tài)勢(shì)圖譜及對(duì)應(yīng)的響應(yīng)策略集合； 計(jì)算當(dāng)前事件態(tài)勢(shì)圖譜的圖譜特征向量與各案例態(tài)勢(shì)圖譜的圖譜特征向量之間的圖譜相似度，所述圖譜相似度通過節(jié)點(diǎn)屬性余弦相似度和邊屬性編輯距離的加權(quán)組合得到； 篩選圖譜相似度滿足預(yù)設(shè)條件的歷史案例作為匹配案例，提取匹配案例對(duì)應(yīng)的響應(yīng)策略集合作為候選策略集； 對(duì)所述候選策略集進(jìn)行策略類型去重和核心措施提取，保留不同策略類型的關(guān)鍵執(zhí)行步驟，生成與當(dāng)前事件態(tài)勢(shì)關(guān)聯(lián)的初步響應(yīng)策略集； 所述對(duì)城市應(yīng)急事件進(jìn)行態(tài)勢(shì)感知，生成包含時(shí)空演化特征和影響層級(jí)的事件態(tài)勢(shì)圖譜，包括： 采集城市應(yīng)急事件的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)信息，所述實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)信息包括事件核心區(qū)域狀態(tài)數(shù)據(jù)、周邊關(guān)聯(lián)區(qū)域狀態(tài)數(shù)據(jù)及城市級(jí)基礎(chǔ)設(shè)施關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)； 對(duì)所述實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)信息進(jìn)行劃分處理，將事件影響范圍按照空間尺度劃分為核心影響層、間接影響層及潛在影響層，每個(gè)影響層對(duì)應(yīng)不同粒度的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集密度； 提取每個(gè)影響層內(nèi)的狀態(tài)數(shù)據(jù)在時(shí)間維度上的變化趨勢(shì)特征，所述變化趨勢(shì)特征包括特征值上升速率、波動(dòng)頻率及平穩(wěn)性指標(biāo)，生成時(shí)間演化特征序列； 分析不同影響層之間的狀態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系，計(jì)算核心影響層對(duì)間接影響層的傳導(dǎo)延遲參數(shù)及間接影響層對(duì)潛在影響層的擴(kuò)散衰減參數(shù)，生成空間關(guān)聯(lián)特征矩陣； 根據(jù)所述時(shí)間演化特征序列和所述空間關(guān)聯(lián)特征矩陣構(gòu)建事件態(tài)勢(shì)圖譜，所述事件態(tài)勢(shì)圖譜的節(jié)點(diǎn)表示不同影響層的關(guān)鍵狀態(tài)指標(biāo)，邊表示指標(biāo)間的時(shí)間傳導(dǎo)關(guān)系和空間擴(kuò)散關(guān)系，節(jié)點(diǎn)屬性包含時(shí)空演化特征，邊屬性包含影響層級(jí)參數(shù)。

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