【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于消防应急管理，尤其涉及一种消防应急管理方法及系统。
技术介绍
1、随着城市化的快速发展和技术的进步，对智能化安全管理系统的需求愈加突出，尤其是在高危公共建筑和重要基础设施的保护方面。传统的安全管理系统往往依赖于人工监控和基本的自动化技术，如视频监控系统和简单的报警装置，这些系统主要基于预设的规则进行操作，缺乏灵活性和适应性。此外，这些系统的反应时延和准确性常常无法满足高风险环境下的需求，特别是在面对复杂或隐蔽的紧急情况时。
2、现有的技术虽然能提供一定程度的监控和预警功能，但多数依然局限于传统的数据处理方法，无法进行深入的数据分析或实时的决策支持。例如，许多系统使用基础的传感器网络监测特定的环境参数，如烟雾或温度，但这些系统通常只能在达到预设阈值时触发警报，而无法理解或预测复杂时间模式或环境变化，往往缺乏有效的数据整合能力，不能将来自不同源的数据综合进行考虑，进而影响了响应措施的时效性和适应性。
3、鉴于此，如何设计一种能够面对复杂或隐蔽的紧急情况能够及时、准确进行应急管理的技术是本专利技术所要解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种消防应急管理方法及系统，实现在面对复杂或隐蔽的紧急情况时能够及时、准确进行应急管理。
2、为达到上述技术目的，本专利技术采用以下技术方案实现：
3、在一个方面，本专利技术提供了一种消防应急管理方法及系统，包括以下步骤：
4、s1，采集环境信息；
5、s
6、s3，根据所述风险等级启动相应的应急管理预案。
7、如上所述的消防应急管理方法，所述环境信息包括温度、湿度、烟雾浓度以及热能。
8、如上所述的消防应急管理方法，对所述环境信息进行预处理包括数据清洗、缺失值处理以及格式化。
9、如上所述的消防应急管理方法，所述动态多层次自适应风险评估模型包括：
10、输入层，其接收所述环境信息；
11、特征提取层，其对所述输入层接收的环境信息进行特征提取；
12、动态适应层，其通过分析所述特征提取层提取的不同环境信息的特征的贡献度，动态调整不同所述环境信息的特征的权重；
13、融合层，其通过风险评估函数将经过所述动态适应层调整后的特征对风险状态进行评估；
14、输出层，其输出所述融合层评估后的风险等级。
15、如上所述的消防应急管理方法，所述特征提取层为多层结构，包括：
16、第一特征提取层，其提取低级特征，所述低级特征为直接采集得到的基本变化特征；
17、第二特征提取层，其提取高级特征，所述高级特征为所述低级特征中捕捉到的时间依赖关系和长期趋势；
18、特征融合层，其整合所述第二特征提取层的输出，生成一个统一的特征表示。
19、如上所述的消防应急管理方法，风险评估函数的公式如下所示：
20、
21、其中，r(t)表示在时间t时刻的风险评估值；αi(t)表示第i个传感器在时间t时刻的自适应权重；表示基于环境信息的风险特征函数；表示第i个传感器在时间t时刻的读数；β(t)表示历史环境信息的重要性权重；g(h(t))表示历史环境信息的加权移动平均函数；h(t)表示历史环境信息的向量。
22、如上所述的消防应急管理方法，根据所述风险等级启动相应的应急管理预案包括：
23、当r(t)≤rthreshold1，则所述风险等级为低风险，所述应急管理预案包括定期巡查区域或设备；
24、当rthreshold1＜r(t)≤rthreshold2，则所述风险等级为中风险，所述应急管理预案包括发出预警通知，提醒立即巡查区域或设备是否存在异常；
25、当rthreshold2＜r(t)，则所述风险等级为高风险，所述应急管理预案包括发出报警通知疏散人员，启动消防设备；
26、其中，r(t)表示在时间t时刻的风险评估值；rthreshold1表示第一风险阈值；rthreshold2表示第二风险阈值，且所述第二风险阈值大于所述第一风险阈值。
27、如上所述的消防应急管理方法，还包括：
28、s4，不断更新所述模型参数以优化所述步骤s2中的动态多层次自适应风险评估模型。
29、如上所述的消防应急管理方法，不断更新所述模型参数采用增强型混合梯度下降算法，所述更新模型参数的公式如下所示：
30、w(t+1)＝w(t)-η(t)·(h(w(t))-1·v(t))
31、其中，w(t+1)模型第t+1次迭代后的模型参数向量；w(t)表示模型第t次迭代后的模型参数向量；η(t)表示表示自适应学习率，随着迭代次数的增加而调整；h(w(t))-1表示hessian矩阵的逆，用于调整步长和反向；v(t)表示动量项。
32、在另一个方面，本专利技术还提供了一种消防应急管理系统，包括：
33、数据采集模块，其用于实时采集环境信息；
34、数据处理分析模块，其接收所述数据采集模块采集的环境信息，对所述环境信息进行处理，然后对风险状态进行评估得到风险等级；
35、决策支持模块，其接收所述数据分析单元输出的风险等级，根据所述风险等级启动相应的应急管理预案，并生成历史记录；
36、优化更新模块，其接收所述数据采集模块的环境信息以及所述决策支持模块发送的历史记录对所述数据分析模块进行优化更新。
37、与现有技术相比，本专利技术的优点和积极效果是：通过采集环境信息能实时监控环境状态；通过将环境信息输入到动态多层次自适应风险评估模型中，能够整合多源数据，动态多层次自适应风险评估模型能对区域内的风险状态进行评估并输出风险等级，能够减少漏报或误报情况；根据不同风险等级启动对应的应急管理预案，大大提高了预警的准确性和响应的及时性，从而提升了紧急情况管理的效率和安全性。
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1.一种消防应急管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的消防应急管理方法，其特征在于，所述环境信息包括温度、湿度、烟雾浓度以及热能。
3.根据权利要求1所述的消防应急管理方法，其特征在于，对所述环境信息进行预处理包括数据清洗、缺失值处理以及格式化。
4.根据权利要求1所述的消防应急管理方法，其特征在于，所述动态多层次自适应风险评估模型包括：
5.根据权利要求4所述的消防应急管理方法，其特征在于，所述特征提取层为多层结构，包括：
6.根据权利要求4所述的消防应急管理方法，其特征在于，风险评估函数的公式如下所示：
7.根据权利要求6所述的消防应急管理方法，其特征在于，根据所述风险等级启动相应的应急管理预案包括：
8.根据权利要求1-7任一项所述的消防应急管理方法，其特征在于，还包括：
9.根据权利要求8所述的消防应急管理方法，其特征在于，不断更新所述模型参数采用增强型混合梯度下降算法，所述更新模型参数的公式如下所示：
10.一种消防应急管理系统，其特征在于
...【技术特征摘要】
1.一种消防应急管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的消防应急管理方法，其特征在于，所述环境信息包括温度、湿度、烟雾浓度以及热能。
3.根据权利要求1所述的消防应急管理方法，其特征在于，对所述环境信息进行预处理包括数据清洗、缺失值处理以及格式化。
4.根据权利要求1所述的消防应急管理方法，其特征在于，所述动态多层次自适应风险评估模型包括：
5.根据权利要求4所述的消防应急管理方法，其特征在于，所述特征提取层为多层结构，包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘家仪，王坤，徐晓东，肖斐，尚怀府，温馨，宋浩，谌汝霖，张一忠，夏志莲，
申请(专利权)人：华高数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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