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申请/专利权人：北京城建设计发展集团股份有限公司
摘要：本发明提供一种应急指挥数字孪生沙盘推演方法及系统，涉及沙盘推演技术领域。通过数字化技术增加应急指挥的实用性，提高应急救援管理水平和应急响应能力。该方法包括：将整个应急事件过程从时间维度上进行阶段化拆解，获得每个阶段的需求；基于层次聚类方法对应急事件进行关注维度化分析，获得五个维度；基于关联规则挖掘方法对五个维度进行颗粒化拆解，获得每个维度对应的应急事件关注要素；将应急事件关注要素根据每个阶段的需求填入应急指挥数字孪生沙盘中，并与应急指挥数字孪生沙盘中的三维数字底座模型进行动作关联；对应急事件关注要素间进行逻辑关联和逻辑联动。所述应急指挥数字孪生沙盘推演系统应用于应急指挥数字孪生沙盘推演方法。
主权项：1.一种应急指挥数字孪生沙盘推演方法，其特征在于，包括：步骤S1，将整个应急事件过程从时间维度上进行阶段化拆解，获得每个阶段的需求；步骤S2，基于层次聚类方法对应急事件进行关注维度化分析，获得设备管理维度、物资管理维度、乘客疏散维度、外力协调维度和岗位职责维度；步骤S3，基于关联规则挖掘方法对所述设备管理维度、物资管理维度、乘客疏散维度、外力协调维度和岗位职责维度进行颗粒化拆解，获得每个维度对应的应急事件关注要素；步骤S4，将应急事件关注要素根据每个阶段的需求填入应急指挥数字孪生沙盘中，并与应急指挥数字孪生沙盘中的三维数字底座模型进行动作关联；步骤S5，对应急事件关注要素间进行逻辑关联和逻辑联动；所述步骤S4包括：将应急事件关注要素根据每个阶段的需求填入数字孪生沙盘中，采用强化学习中的Q-Learning算法对应急指挥数字孪生沙盘中的三维数字底座模型进行动作关联，Q-Learning算法公式为：Qs,a＝Qs,a+α*r+γ*maxQs′,a′-Qs,a其中，s表示当前状态，α表示当前动作，r表示当前状态执行动作α后的回报值，γ表示未来回报的折扣因子，maxQs′,a′表示当前状态下选择最优动作a′所能获得的未来回报的期望值，Qs′,a′表示当前状态下选择动作a′所能获得的未来回报的期望值，Qs,a为Qs′,a′的迭代最优解。
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权利要求：
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