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申请/专利权人：国网山东省电力公司济南供电公司
摘要：本发明涉及应急指挥处置的通信保障领域，具体涉及一种基于神经网络的应急指挥处置的通信保障方法。该方法包括建立多层次冗余通信网络，为应急现场提供保障；构建神经网络模型，利用卷积神经网络CNN架构适应应急通信数据特征；实时获取通信数据并进行特征提取和筛选；使用训练好的CNN模型评估当前通信质量并预测未来趋势；基于评估和预测结果自动调配通信资源。此方法能在大灾后“三断”情况下提供可靠通信保障，自动提取数据特征，提高通信质量评估和预测准确性，为决策提供可靠依据，提升应急指挥处置效率和效果，减少损失，保障人民生命财产安全。
主权项：1.基于神经网络的应急指挥处置的通信保障方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、首先建立多层次冗余通信网络，为应急现场提供临时的通信保障；S2、然后构建神经网络模型，收集历史通信数据利用卷积神经网络CNN架构适应应急通信数据的复杂特征；S3、其次通过传感器和通信设备实时获取应急现场的通信数据，并进行特征提取和筛选；S4、然后使用训练好的卷积神经网络CNN模型对当前通信质量进行评估，综合考虑多个指标预测未来一段时间内的通信质量变化趋势；S5、最后基于通信质量评估和预测结果，自动调配通信资源，有效提升应急处置指挥的效率和效果；所述步骤S4中使用训练好的卷积神经网络CNN模型的过程为：S41、首先输入数据到CNN模型，进行前向传播计算其中，y是模型的输出，X是输入的数据，是模型的权重参数；S42、其次是生成预测，输出当前通信质量的评估结果包括预测值和相关的置信度以及概率分布；S43、然后综合考虑多个指标预测未来通信质量，使用滑动窗口技术对未来时间段进行预测，将窗口向前滑动并不断更新预测结果其中，是对未来时间点的预测值，是当前的预测值，是当前时刻的特征；S44、最后综合评价分析，结合多个评估指标，对通信质量进行综合评价，计算加权平均值其中，是各个指标的权重，是指标值；另外利用预测结果和历史数据进行趋势分析，观察未来通信质量的变化趋势其中，是未来N时间部长的预测值，是当前时间的预测值。
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