【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电数字数据处理领域，尤其涉及一种ai大模型驱动的应急消防火灾风险评估与预警方法。
技术介绍
1、在现代社会，随着城市化进程的加速和工业化水平的提高，公共安全特别是火灾安全成为了人们关注的重点。火灾不仅对人民生命财产安全构成威胁，还可能给社会稳定和经济发展带来严重影响。因此，如何有效预防和及时响应火灾，降低火灾带来的损失，成为了一个亟待解决的问题。传统的火灾预防和响应机制主要依靠人工巡查和简单的报警系统，这些方法不仅耗时耗力，而且在大多数情况下难以做到早预警、早处理。随着信息技术和人工智能的快速发展，利用先进的技术手段进行火灾风险评估与预警，成为了提高火灾安全管理效率和效果的有效途径。近年来，大数据和人工智能技术在多个领域得到了广泛应用，展现出强大的数据处理和分析能力。尤其是在公共安全领域，通过对大量数据的分析和处理，可以预测和识别潜在的风险，为决策提供科学依据。然而，火灾风险评估与预警领域的特殊性在于数据的多样性和复杂性。火灾的发生受多种因素影响，包括但不限于环境温度、湿度、可燃物质的分布、电气设备的使用状态等。这些因素之间存在复杂的非线性关系，使得传统的数据分析方法难以准确捕捉火灾发生的规律，进而影响到火灾预警系统的准确性和及时性。
2、针对消防风险问题，虽已有多项中国专利技术专利提出了创新的现有技术。例如，申请号为cn202311845234.1的中国专利技术专利提出一种消防救援风险评估方法、装置、设备及可读存储介质，涉及消防安全
，本专利技术采用卷积神经网络cnn为基础模型，对火灾蔓延趋势和
3、申请号为cn202310777044.4的中国专利技术专利提出一种消防风险评估方法、装置、设备及存储介质，所述消防风险评估方法包括：获取目标场所的消防指标；将所述消防指标输入至预设的风险评估模型，基于所述风险评估模型，对所述消防指标进行评估处理，得到所述目标场所的评估结果；其中，所述风险评估模型是基于消防指标训练样本、所述消防指标训练样本的评估结果标签，对预设的待训练模型进行训练得到的。本申请中通过预训练完成的风险评估模型，对目标场所的消防指标进行评估处理，得到所述目标场所的评估结果，无需消防评估人员以专家经验评估该场所的消防风险，以此提高消防风险评估的准确性。
4、申请号为cn202011585397.7的中国专利技术专利提出一种用于十小场所的消防隐患排查和风险评估系统，包括任务管理子系统、场所排查子系统、物联设备、物联网传感子系统、风险评估子系统以及应用管理子系统，所述任务管理子系统用于进行消防任务的管理，所述场所排查子系统用于录入安全隐患信息和发出整改信息，所述物联设备用于感知环境信息，在环境信息异常时报警，所述物联网传感子系统用于在环境信息异常时发出异常预警信息，所述风险评估子系统用于根据所述安全隐患信息进行风险等级评估，生成风险预警信息，所述应用管理子系统用于根据所述异常预警信息或风险预警信息生成通知信息，解决了目前无法科学的实现消防隐患排查和风险评估的问题。
5、上述技术方案创新性好，但同时存在以下问题仍需进一步解决：
6、1．传统方法在火险数据扩充上往往依赖简单的重采样或少量的数据扩充技术，容易导致过拟合和泛化能力不足；
7、2．现有技术可能未充分利用火险数据的内在结构，导致特征提取和降维过程既耗时又低效；
8、3．在评估火灾高风险事件时，现有技术可能由于模型设计和损失函数的局限，难以达到较高的准确性和灵敏度；
9、4．现有技术在面对多样化的数据集时，往往显示出模型的泛化能力有限，特别是在未见过的新数据上容易出现性能下降。
10、综上所述，虽然现代技术为火灾风险评估与预警带来了新的机遇，但现有技术对火灾风险评估的局限性也凸显了在这一领域进一步研究和开发的迫切需要。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种ai大模型驱动的应急消防火灾风险评估与预警方法，旨在解决上述
技术介绍
提到的问题。
2、本专利技术为解决技术问题采用如下技术手段：
3、本专利技术提供一种ai大模型驱动的应急消防火灾风险评估与预警方法，所述模型包括以下实现方法步骤：
4、s1：数据采集与标注，利用若干传感器采集火险数据，采集到的所述火险数据存储为电数字数据格式，且存储于结构化数据库；
5、s2：数据扩充，采用基于量子态调度优化的生成对抗网络算法，所述基于量子态调度优化的生成对抗网络算法包括一个生成器和一个判别器，其中所述生成器负责产生接近真实数据分布的新数据，所述判别器的任务是区分输入的数据是来自真实数据集还是生成器产生的；所述基于量子态调度优化的生成对抗网络算法通过量子态组合损失函数利用量子态的概率分布特性优化生成所述火险数据；
6、s3：训练特征提取模型，将扩充后所述火险数据的数据集输入到特征提取模型中进行特征提取模型的训练，所述特征提取模型的训练基于仿海洋潮汐过程优化的神经网络算法，所述基于仿海洋潮汐过程优化的神经网络算法基于海洋潮汐运动的动态平衡原理，对特征提取过程进行优化，以适应不同所述火险数据的特性；
7、s4：训练特征降维模型，将特征提取后的所述火险数据输入到特征降维模型中进行特征降维模型的训练，所述特征降维模型训练基于低秩近似的自编码神经网络算法，所述基于低秩近似的自编码神经网络算法采用自编码器结构，由一个编码器和一个解码器组成，所述编码器负责将高维输入数据压缩到一个低维隐藏层，所述解码器则从这个低维隐藏层重构所述火险数据；
8、s5：训练分类器模型，将降维后的所述火险数据输入到分类器中进行分类器的训练，所述分类器的训练基于规则策略梯度的极限学习机分类算法，所述基于规则策略梯度的极限学习机算法是一个单层前馈神经网络，隐藏层的权重和偏置在训练开始时随机初始化并固定不变，仅通过训练输出层的权重；
9、s6：火灾风险评估，所述特征提取模型、特征降维模型、分类器模型组成火灾风险评估ai大模型，共同完成应急消防火灾风险评估任务；火灾风险评估具体实现步骤为：将一个新的火灾风险评估样本设为x_new，首先将x_new输入到已经训练完成的所述特征提取模型f_feat (x)中，得到特征提取后的结果z_new=f_feat (x_new)；再将z_new输入到已经训练完成的所述特征降维模型f_dim (z)中，得到数据降维后的结果w_new=f_dim (z_new)；最后将w_new输入到已经训练完成的所述分类器模型f_cls (w)中，得到最终的输出结果y_new=f_cl本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.AI大模型驱动的应急消防火灾风险评估与预警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的AI大模型驱动的应急消防火灾风险评估与预警方法，其特征在于，采集到的所述火险数据包括：
3.根据权利要求1所述的AI大模型驱动的应急消防火灾风险评估与预警方法，其特征在于，所述数据扩充步骤还包括：
4.根据权利要求1所述的AI大模型驱动的应急消防火灾风险评估与预警方法，其特征在于，所述训练特征提取模型步骤中基于仿海洋潮汐过程优化的神经网络算法的具体训练步骤包括：
5.根据权利要求1所述的AI大模型驱动的应急消防火灾风险评估与预警方法，其特征在于，所述训练特征降维模型步骤中所述基于低秩近似的自编码神经网络算法的训练步骤包括：
6.根据权利要求1所述的AI大模型驱动的应急消防火灾风险评估与预警方法，其特征在于，所述训练分类器模型步骤中基于规则策略梯度的极限学习机分类算法的训练步骤具体包括：
7.根据权利要求1所述的AI大模型驱动的应急消防火灾风险评估与预警方法，其特征在于，所述传感器包括温度传感器、烟雾
8.根据权利要求1所述的AI大模型驱动的应急消防火灾风险评估与预警方法，其特征在于，所述火灾风险评估步骤还包括实时数据反馈步骤，该步骤通过以下方式实现：
9.根据权利要求1所述的AI大模型驱动的应急消防火灾风险评估与预警方法，其特征在于，所述分类结果包括无风险、低风险、中风险或高风险。
10.根据权利要求9所述的AI大模型驱动的应急消防火灾风险评估与预警方法，其特征在于，还包括以下预警步骤：
...【技术特征摘要】
1.ai大模型驱动的应急消防火灾风险评估与预警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的ai大模型驱动的应急消防火灾风险评估与预警方法，其特征在于，采集到的所述火险数据包括：
3.根据权利要求1所述的ai大模型驱动的应急消防火灾风险评估与预警方法，其特征在于，所述数据扩充步骤还包括：
4.根据权利要求1所述的ai大模型驱动的应急消防火灾风险评估与预警方法，其特征在于，所述训练特征提取模型步骤中基于仿海洋潮汐过程优化的神经网络算法的具体训练步骤包括：
5.根据权利要求1所述的ai大模型驱动的应急消防火灾风险评估与预警方法，其特征在于，所述训练特征降维模型步骤中所述基于低秩近似的自编码神经网络算法的训练步骤包括：
6.根据权利要求1所述的ai大模型驱动的应急消防火灾风险评估与预警方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏志，刘向华，李钰，黄兵龙，王忠亚，张鸿绅，李承顺，谢安清，
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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