一种基于数字孪生的多级联动指挥决策方法及系统与流程

本发明涉及城市治理与应急指挥，尤其是一种基于数字孪生的多级联动指挥决策方法及系统。

背景技术：

1、随着城市化进程加快，城市日常运营管理、突发事件处置与重大活动保障对跨部门协同指挥的要求不断提升。传统联动指挥体系存在以下核心问题：一是数据孤岛问题突出，各委办局业务系统独立运行，数据无法高效共享，指挥决策缺乏全域数据支撑；二是指挥层级传导效率低，市-区-街乡-现场之间指令流转环节多，突发事件响应速度不足；三是资源调度依赖人工经验，缺乏量化算法支撑，存在资源错配、调度路径不合理、协同效率低的问题；四是态势感知可视化程度不足，传统二维地图无法直观呈现复杂城市空间与运行状态，指挥决策缺乏沉浸式、全要素的态势载体；五是处置闭环不足，事件复盘依赖人工整理，经验无法有效沉淀为可复用的调度规则。

2、因此，开发一种基于数字孪生的多级联动指挥决策方法及系统。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于数字孪生的多级联动指挥决策方法及系统，通过数字孪生三维沙盘实现全域态势可视化感知，依托机器学习与多目标优化算法实现资源智能调度，搭建四级联动架构提升协同效率，最终形成全流程闭环的指挥决策体系。

2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种基于数字孪生的多级联动指挥决策方法，包括如下步骤：

4、s1、构建城市全域三维数字孪生沙盘：基于城市高精度地理信息、地形地貌、建筑设施与行政区划数据，搭建覆盖市-区-街乡三级行政单元的三维实景数字孪生底座，映射全域应急资源、防护目标与基础设施的空间属性与运行状态；

5、s2、多源数据融合的动态态势感知：接入物联感知设备、政务业务系统与人工上报的多源数据，经数据清洗、标准化处理与空间坐标融合后，实时映射至数字孪生沙盘，实现城市日常运行、突发事件与重大活动场景的全要素态势动态更新；

6、s3、基于机器学习的资源调度需求预测：提取历史事件数据集、实时态势参数与环境特征因子，输入预训练完成的资源需求预测模型，输出当前场景下所需的资源类型、数量与最优部署位置预测结果；

7、s4、多目标优化的跨部门资源匹配与任务智能指派：以资源需求预测结果为输入，构建多目标优化调度函数，结合各联动部门权责清单与资源实时可用状态，完成跨部门处置资源的精准匹配与处置任务的智能指派，生成全局最优调度方案；

8、s5、四级联动的指令下发与进度动态追踪：依托市-区-街乡-现场四级联动指挥架构，将调度指令一键下发至对应处置主体，通过数字孪生沙盘实时同步处置进度、资源位置与现场反馈信息，实现处置全流程可视化管控；

9、s6、处置闭环反馈与智能复盘优化：事件办结后自动归档全流程处置数据，基于多维度效能评估模型生成处置复盘报告，迭代优化资源需求预测模型与调度规则，形成全流程闭环管理。

10、步骤s4中多目标优化调度函数的构建过程具体为：以调度响应时长最小化、资源综合利用率最大化、调度总成本最小化为优化目标，构建加权型多目标优化目标函数f(x)，计算公式如下：

11、；

12、式中为调度方案x对应的整体响应时长，取值为所有指派任务的处置人员/资源到达事件现场的时长总和；为资源综合利用率，取值为各类参与调度资源的负载率加权平均值；为调度总成本，包含人力成本、物资损耗成本与运输成本；分别为响应时长、资源利用率、调度成本对应的权重系数，且满足，权重系数根据事件等级与场景类型动态调整；所述多目标优化函数的约束条件包括：资源数量约束（各类资源调用总量不超过当前可用存量）、时效约束（单任务处置时长不超过预设等级阈值）、空间覆盖约束（调度资源服务半径完整覆盖事件点位）。

13、步骤s3中所述资源需求预测模型采用梯度提升树集成学习模型，其预测输出的计算公式为：

14、；

15、式中为资源需求预测输出，包含资源类型、资源数量、部署点位坐标三类维度的预测结果；k为集成模型中回归决策树的总数量；为第k棵回归决策树对应的输出函数；为所有回归决策树构成的函数空间；模型的输入特征向量x包含事件类型、事件风险等级、事发区域人口密度、周边资源存量、气象环境参数、地形条件与历史同类事件资源消耗统计数据。

16、步骤s6中多维度效能评估模型采用加权综合评分法，处置效能综合得分s的计算公式为：

17、；

18、式中r为响应时效得分，基于指令下达至现场首次响应的时长与标准时长的比值归一化计算；e为处置效率得分，基于事件实际处置总时长与同等级事件标准处置时长的比值归一化计算；c为跨部门协同效果得分，基于跨部门任务完成率与信息同步及时率加权计算；d为损失控制效果得分，基于事件实际造成的损失与预估损失的比值归一化计算；分别为四个评估维度的权重系数，且满足，综合得分越高代表事件处置效能越优。

19、步骤s1中所述数字孪生沙盘配置平急无缝切换机制：日常运营状态下展示城市管理全要素运行态势，突发事件触发或重大活动启动时，一键切换至对应专项指挥模式，优先展示事件点位、周边应急资源与处置链路图层，隐藏非相关业务图层，适配不同场景的指挥聚焦需求。

20、步骤s2中所述多源数据具体包括：视频监控、环境监测传感器、地质灾害监测设备、交通流量采集设备采集的物联感知数据，公安、交通、卫健、应急管理、城管部门的业务系统数据，以及移动终端上报的现场文字、图片与音视频数据；所有数据经标准化处理后统一转换为cgcs2000国家大地坐标系，完成与数字孪生沙盘的空间映射。

21、步骤s5中所述四级联动指挥架构采用分级派单与越级直派相结合的指令流转模式：常规事件按照市-区-街乡的层级逐级派单处置；重大及以上等级紧急事件支持市级指挥中心直接派单至现场处置人员，同时同步指令信息至对应区、街乡管理节点，确保突发事件指令响应延迟≤3秒。

22、步骤s2中动态态势感知还包含智能预警功能：通过视频ai识别算法自动识别占道经营、人流拥堵、火情、地质灾害隐患等异常事件，自动生成预警工单并推送至指挥端，在数字孪生沙盘中以差异化颜色与闪烁效果标注预警位置与风险等级。

23、步骤s5中处置进度动态追踪具体为：现场处置人员通过移动终端实时上报处置节点状态、现场音视频资料与新增资源需求，系统自动同步更新数字孪生沙盘中的事件状态与资源位置，处置全流程操作留痕，支持按时间轴回溯查看完整处置链路。

24、一种基于数字孪生的多级联动指挥决策系统，包括：

25、数字孪生沙盘模块，用于搭建城市全域三维实景数字孪生底座，完成地理信息、应急资源、基础设施与防护目标的全要素数字化映射；

26、态势感知模块，用于接入并融合多源物联感知数据、政务业务数据与现场上报数据，实现城市运行态势动态更新与异常事件智能预警；

27、智能预测模块，内置基于梯度提升树的资源需求预测模型，用于根据实时态势输出对应场景下的资源类型、数量与部署位置预测结果；

28、智能调度模块，内置多目标优化调度模型，用于完成跨部门处置资源的精准匹配与处置任务的智能指派，生成全局最优调度方案；

29、四级联动指挥模块，覆盖市-区-街乡-现场四级指挥节点，支持多渠道指令一键下发、融合通信调度与处置进度实时追踪；复盘优化模块，用于事件办结后生成多维度处置效能评估报告，迭代优化预测模型参数与调度规则，实现处置能力持续提升

30、与现有技术相比，本发明具有以下优点：

31、4、依托数字孪生三维沙盘实现全要素态势可视化，打破传统二维指挥的信息局限，为指挥决策提供沉浸式、空间化的态势载体，直观呈现城市运行与处置全流程。

32、5、通过机器学习预测模型与多目标优化算法实现资源调度的智能化决策，替代传统人工经验调度，提升资源匹配精准度，兼顾响应速度、资源利用率与调度成本，有效解决跨部门资源协同难题。

33、6、搭建市-区-街乡-现场四级联动架构，结合分级派单与越级直派机制，压缩指令流转环节，提升突发事件响应速度，突破层级壁垒。

34、7、构建“感知-预测-调度-处置-复盘”的全流程闭环体系，通过智能复盘持续迭代优化模型与规则，实现指挥能力的持续提升，适配城市治理、应急处置、重大活动保障多场景需求。