[发明专利]基于大数据的应急事件食品供应分配方法、装置和设备在审

专利信息
申请号: 202111532455.4 申请日: 2021-12-15
公开(公告)号: CN114202211A 公开(公告)日: 2022-03-18
发明(设计)人: 栾润峰;房世宏 申请(专利权)人: 北京金和网络股份有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/26;G06F17/16;G06F30/20
代理公司: 北京细软智谷知识产权代理有限责任公司 11471 代理人: 周亮
地址: 100089 北京市海淀区*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 数据 应急 事件 食品 供应 分配 方法 装置 设备
【权利要求书】:

1.一种基于大数据的应急事件食品供应分配方法,其特征在于,包括:

获取并基于目标应急事件的描述信息进行事件实体化处理,得到目标应急事件的事件维度数据;

将所述事件维度数据与预先构建确定的单位影响因子矩阵进行矩阵运算,得到针对所述目标应急事件的食品供应分配描述矩阵;

基于所述食品供应分配描述矩阵所含有的食品供应分配信息生成食品供应分配推荐方案并对外输出;

其中,所述单位影响因子矩阵基于已发生的同类历史应急事件的食品供应分配方案进行预先构建确定。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述单位影响因子矩阵的预先构建确定过程中,包括:

对公开的历史应急事件信息进行数据信息收集,将收集到的数据信息通过维度建模方法进行模型化,并基于模型化后的数据构建针对不同类型事件的数据计算样本集和测试样本集;

针对各类型事件所对应的单位影响因子矩阵,分别进行如下的构建确定过程:

将该类型事件的数据计算样本集的数据导入预置的事件模型进行计算,得到初始单位影响因子矩阵;

基于初始单位影响因子矩阵和该类型事件的测试样本集对初始影响因子矩阵进行调整验证,将满足验证条件的初始单位影响因子矩阵作为该类型事件的单位影响因子矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对公开的历史应急事件信息进行数据收集,包括:

从目标网络信源进行数据信息收集;

其中,所述目标网络信源包括应急事件官网,收集的数据信息包括发生事件分类信息、事件级别信息、事件产生的影响因素信息、事件所需食品资源信息。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述将收集到的数据信息通过维度建模方法进行模型化,包括:

将收集的数据信息通过数据库建模方法进行信息数字化,得到实体化的量化信息数据;

基于所述量化信息数据进行事件维度数据提取以及事实数据整合,对应得到各历史应急事件的事件维度数据,以及各历史应急事件的事实数据;

其中,所述事件维度数据包括:事件属性信息数据,以及事件发生涉及的食品供应影响因素属性数据;所述事实数据包括:食品供应影响因素的对应量化数值数据,以及每个历史应急事件供应的各类食品的数量数据。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,

所述事件属性信息数据包括:事件名称,事件级别,事件分类,发生地点;

所述事件发生涉及的食品供应影响因素属性数据包括:受灾人群,伤亡人群,弱势群体人群,人口密度,供应天数。

6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述预置的事件模型的表达式形式如下:

A*B=C,

其中,aij表示第i个事件的第j个影响因素的属性数值,cij表示第i个事件所需第j个食品的数量,矩阵B表示初始单位影响因子矩阵,矩阵B中元素用于表征每一个影响因素决定的各类食品的一个分配量。

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于初始单位影响因子矩阵和该类型事件的测试样本集对初始单位影响因子矩阵进行调整验证,将满足验证条件的初始单位影响因子矩阵作为该类型事件的单位影响因子矩阵,包括:

步骤1,将所述初始单位影响因子矩阵作为待验证测试的当前矩阵;

步骤2,利用测试样本集中一事件的影响因素数据与所述当前矩阵进行计算,得到该事件的计算出的所需食品资源行矩阵;

步骤3,基于所述计算出的所需食品资源行矩阵和测试样本集中该事件的实际需要资源行矩阵,计算出针对所述当前矩阵的满足度验证系数;

步骤4,判断所述满足度验证系数是否为最大值,若是则以所述当前矩阵为该类型事件的单位影响因子矩阵,否则调整所述当前矩阵的影响因子常量,将调整后的矩阵作为新的当前矩阵,并跳转执行步骤2。

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