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龙图腾网恭喜温州市气象防灾减灾预警中心;温州市消防救援支队;南京大学申请的专利一种基于自适应随机森林模型的企业园区气象消防风险评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119624135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510147026.7，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于自适应随机森林模型的企业园区气象消防风险评估方法是由朱忠勇;陈贵;庄和鹏;徐箭;张威;周必高;王晶;金盈盈设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应随机森林模型的企业园区气象消防风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自适应随机森林模型的企业园区气象消防风险评估方法，包括建立风险评估模型与可视化预警平台，所述风险评估模型收集警情数据、气象数据、企业数据以及园区划分数据，形成风险评估数据集，再集成园区的内部特征与外部数据至数据集，依靠实时数据流技术，向自适应随机森林模型输入新数据，实现即时更新评估园区的消防风险指数值，并优化模型决策树以自动调整风险评估模型，适应环境和操作的变化，向可视化预警平台提供精确的预警信息，实时展示园区风险等级并及时发出风险警报。

本发明授权一种基于自适应随机森林模型的企业园区气象消防风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应随机森林模型的企业园区气象消防风险评估方法，其特征在于：包括建立风险评估模型与可视化预警平台，所述风险评估模型的建立步骤包括，数据收集，收集并整理警情数据、气象数据、企业数据以及园区划分数据，形成风险评估数据集；多源数据集成，进一步集成园区的内部特征与外部数据至数据集，使用实时数据流技术，通过高速数据接口传输到中央服务器；数据清理和预处理，先针对缺失的数据进行数据填充或删除整条数据，随后引入标准差法与箱线图法进行异常值识别与处理，最后对数据集的格式进行规范化处理，所述数据集的格式包括日期、时间格式与度量单位；特征工程分析，分析特征进行数据要素的相关性分析，通过主成分分析PCA降低数据维度，保留数据中的主要变化趋势；构建自适应随机森林模型，输入数据集并提取数据特征，初始化模型进行基础训练，利用数据集内数据学习并构建初始的决策树集合；实时接收经过数据清理和预处理的新数据，调整决策树参数后进行增量学习，将新数据作为增量输入，对决策树进行树级更新与节点级更新；设置定期评估随机森林模型的性能指标，反馈调整模型参数，引导未来的树生成和节点更新；最后模型输出园区消防风险指数值；所述可视化预警平台通过设置可视化风险地图，关联风险评估模型的输出实现动态更新，实时显示园区风险等级；在园区风险等级达到预设在警戒线时，推送预警信号发送至相关人员与自动化系统，处理消防风险；所述调整决策树参数包括调整决策树的数量、最大深度和分裂条件，所述增量学习基于LearningwithoutForgetting方法，保持对原有数据的预测能力，计算迭代后的新模型输出与旧模型输出之间的差异，以欧式距离表示差异的度量，得到蒸馏损失，计算公式为，其中，是旧模型的输出，是新模型的输出；再对蒸馏损失加权后与新学习任务的标准损失求和，得到模型损失函数为，其中，L1是新模型的损失，L2是新学习任务的标准损失，L3是蒸馏损失，w是用于平衡两个损失量的权重；最后根据模型的总损失函数相对于蒸馏损失的权重值的梯度，得到蒸馏损失新的权重值，计算公式为，其中，是旧权重，是新权重，是总损失相对于权重的梯度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人温州市气象防灾减灾预警中心;温州市消防救援支队;南京大学，其通讯地址为：325000 浙江省温州市鹿城区滨江街道江滨中路278号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。