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一种基于深度学习的铁路突发事件应急情景推演方法

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的铁路突发事件应急情景推演方法。该方法包括:提取铁路突发事件的关键情景要素;进行情景构建,对铁路突发事件的关键情景要素进行分析,研究情景要素表达与作用机理,以模拟值表达关键情景要素信息;构建铁路突发事件的情景演化路径中的情景链,情景链是对铁路突发事故整体发展的描述;构建基于卷积神经网络的铁路突发事件情景推演模型,将情景链的多时序情景要素信息输入到铁路突发事件情景推演模型,推演得到事故灾情影响程度。本发明通过使用基于多时序输入的卷积神经网络对铁路突发事件演化方向进行预判,从而提高应急救援的效率,最大程度降低财产损失和人员伤亡。属于铁路突发事件应急管理技术领域。

著录项

  • 公开/公告号CN113793241A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-12-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京交通大学;

    申请/专利号CN202110962177.X

  • 申请日2021-08-20

  • 分类号G06Q50/30(20120101);G06Q10/06(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06F30/27(20200101);

  • 代理机构11255 北京市商泰律师事务所;

  • 代理人黄晓军

  • 地址 100044 北京市海淀区西直门外上园村3号

  • 入库时间 2023-06-19 13:43:30

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