摘要
本申请公开了一种基于大数据的应急资源智能调配方法、设备及介质,方法包括:采集多源异构数据,并对多源异构数据进行清洗转换和融合处理,生成统一格式的预处理数据集;多源异构数据包括灾情数据、资源数据和环境数据;基于预处理数据集中的历史数据和实时数据,通过机器学习算法预测不同区域在不同时间段的应急资源需求缺口;构建多目标优化模型,并利用智能优化算法,求解多目标优化模型对应的最优资源调配方案;多目标优化模型中的多目标包括资源供需平衡、运输成本和时间效率;将最优资源调配方案下发至执行终端,实时监控资源运输状态,并根据监控结果动态调整最优资源调配方案,以使资源送达受灾地点。
技术关键词
智能调配方法
多源异构数据
资源
大数据
机器学习算法
气象预警信息
智能优化算法
实时数据
非易失性计算机存储介质
计算机可执行指令
终端
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样本
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储能方法
电力需求预测
机器学习算法
分散式风电
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