本发明涉及海上指挥平台系统，尤其涉及海上应急动员指挥平台系统及处理方法。
背景技术：
1、随着海上活动的增加，海上事故的风险也随之升高，传统的海上应急响应措施往往反应迟缓，资源配置不够合理，无法满足现代海上安全管理的需求。因此，需要一种能够实现快速响应、智能分析和高效管理的海上应急动员指挥平台系统及处理方法。
2、经检索，中国专利申请号为cn202020745517.4的专利，公开了一种海上应急救援系统，包括北斗卫星通信系统和gps卫星定位系统，还包括：多个设有北斗和gps双模定位模块的船载呼救终端和/或个人呼救终端，均可通过gps和/或bds进行定位，可通过北斗模块向北斗卫星通信系统发送求救信息和定位信息；多个用于救援的救援设备，包含北斗通信模块，可通过北斗卫星通信系统接收救援方案，并按照救援方案进行救援；信息中心，可与北斗卫星通信系统通信，并可通过北斗卫星通信系统实时获得各船载呼救终端和个人呼救终端信息、各救援设备信息和救援方案信息，还可通过其它途径获得救援相关信息资源；指挥系统，与信息中心连接获得各信息并制定救援方案，并通过北斗卫星通信系统进行指挥。上述专利中的应急救援系统存在以下不足：不能够根据情况实时分析辅助决策，还有待改进。
技术实现思路
1、本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的海上应急动员指挥平台系统及处理方法。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
3、海上应急动员指挥平台系统，包括：
4、数据收集单元：利用卫星遥感、船舶自动识别系统、气象站多源信息收集手段实时收集海洋环境数据、船舶动态信息；
5、数据处理与分析模块：应用机器学习算法处理大量数据，包括海洋环境变化趋势分析、异常行为检测，并生成可视化报告供决策者参考；
6、预测分析模块：采用深度学习模型对潜在风险进行评估和预测，该模块融合历史数据和实时数据，输出未来一段时间内可能发生的事件及其概率；
7、资源调度模块：通过自适应算法动态优化救援资源的分布，包括但不限于救援船只、飞机和人员；考虑当前环境条件、事件严重性和资源可用性多种因素；
8、决策支持模块：结合专家系统和规则引擎为人员提供科学的决策支持，降低人为错误的影响；
9、通信与协调模块：保障信息在各个响应实体间实时、准确地传递，同时协调不同机构和部门间的联动操作。
10、优选的，所述数据处理与分析模块包括：
11、数据预处理单元：负责清洗、规范化和格式化原始数据，确保数据质量；
12、实时监测单元：使用流处理技术实时检测并反馈海洋环境和船只动态变化；
13、异常检测单元：应用统计分析和模式识别技术识别潜在的异常行为或状况；
14、数据融合单元：将来自不同来源的数据进行综合分析，提高信息的完整性和准确性；
15、可视化报告单元：通过图表、地图形式直观展示分析结果；
16、所述预测分析模块包括：
17、时间序列分析单元：利用历史数据进行时间序列分析，捕捉长期趋势；
18、风险评估单元：运用概率模型计算未来事件发生的风险级；
19、事件预测单元：结合cnn和rnn的hnnpm模型，对复杂事件进行预测；
20、预测结果优化单元：通过后处理技术修正和优化预测结果，提升准确度。
21、优选的，所述资源调度模块包括：
22、资源库存管理单元：记录和管理所有可用的救援资源；
23、动态调度算法单元：实施arsa算法，根据情况动态调整资源分配；
24、成本效益分析单元：分析不同调度方案的成本效益，支持决策制定；
25、响应时间优化单元：确保在最短时间内部署所需资源。
26、优选的，所述决策支持模块包括：
27、专家知识库单元：整合行业专家知识和历史案例，提供参考建议；
28、规则引擎单元：基于事先定义的规则为特定情境提供行动指南；
29、模拟演练单元：通过模拟不同的应对策略，评估其潜在影响；
30、多方案比较分析单元：对比不同决策方案的效果，辅助选择最佳方案；
31、所述通信与协调模块包括：
32、信息交换协议单元：确保不同系统间信息的一致性和同步性；
33、加密与安全单元：保护信息传输的安全性和隐私性；
34、多方协作单元：实现多机构和部门之间的有效沟通与合作；
35、实时指令传达单元：确保命令及时准确地送达至执行者。
36、海上应急动员指挥平台系统的处理方法，包括如下步骤：
37、s1：通过数据收集单元获取实时信息，并将信息传输至数据处理与分析模块；
38、s2：数据处理与分析模块对信息进行筛选和初步分析，识别出关键信息并传递给预测分析模块；
39、s3：预测分析模块利用hnnpm模型进行深度学习分析，预测事件的发展趋势和潜在风险；
40、s4：资源调度模块根据预测结果和现有资源状况，运用arsa算法制定最优的资源调度计划；
41、s5：决策支持模块提供基于当前状况的应对策略建议，辅助人员做出决策；
42、s6：通信与协调模块在各相关方之间迅速、准确地传达指令和信息，并执行联动响应。
43、优选的，所述指挥平台系统的风险评估与事件预测方法，具体包括如下步骤：
44、s11：基于传感器收集海象、气象数据；通过ais系统实时追踪附近船只的位置和状态；
45、s12：应用统计分析方法剔除异常值，并进行数据标准化处理；
46、s13：采用卡尔曼滤波器算法合并不同来源的数据，提高数据精确度；
47、s14：运用滑动窗口技术和复杂事件处理引擎分析实时数据流；
48、s15：利用机器学习中的隔离森林算法进行异常检测，快速识别潜在风险；
49、s16：应用关联规则学习算法挖掘不同事件之间的相关性，当检测到异常行为时，通过地理信息系统映射异常位置，并发出可视化警报；
50、s17：使用自回归移动平均模型对历史数据进行分析，根据概率密度函数估算未来事件发生的风险水平；
51、s18：结合cnn和rnn构建hnnpm模型，提取时空特征进行深度学习分析；
52、s19：应用贝叶斯优化算法对预测结果进行调整和精细化处理。
53、优选的，所述指挥平台系统的辅助决策方法，具体包括如下步骤：
54、s21：实时更新和管理救援资源库，确保资源信息的时效性和准确性；
55、s22：运行arsa算法，考虑多约束条件下的最优资源分配问题；
56、s23：依据排队论和线性规划制定成本最低且效益最高的资源调配方案；
57、s24：通过遗传算法优化资源调度计划，缩短整体响应时长；基于知识库，利用规则引擎为具体情境提供建议；
58、s25：通过建立虚拟现实环境，模拟不同的应急响应策略并评估其效果；
59、s26：使用多目标优化方法比较不同决策方案，以辅助选择最合适的行动计划；
60、s27：建立即时反馈环路，根据实际操作情况调整决策支持系统；
61、s28：建立统一的消息传递框架，采用国际标准的海事通信协议确保信息一致性；
62、s29：基于多方访问和操作的平台，以促进不同机构间的协同工作，通过数字签名和区块链技术保证命令的验证和确认，确保命令的准确执行。
63、优选的，所述s13中，采用卡尔曼滤波器算法融合来自多个传感器和数据源的信息，以获得更准确的状态估计，具体如下：
64、状态预测方程：；
65、预测误差协方差矩阵：；
66、其中，是时间更新（预测）步骤中的先验状态估计，是状态转移矩阵，是控制输入矩阵，是控制输入，是预测误差协方差矩阵，是过程噪声协方差。
67、优选的，所述s15中，利用隔离森林算法进行异常检测，包括：
68、s151：选择一个属性用于分割；
69、s152：根据该属性的值随机选择一个分割点；
70、s153：根据选定的属性和分割点将数据分为两部分；
71、s154：对于每个子集，重复以上步骤直到所有数据点都被隔离或达到了树的最大深度。
72、优选的，所述s18中，结合cnn和rnn构建hnnpm模型，cnn用于特征提取，rnn用于序列数据的建模，其中，cnn的核心组成是卷积层和池化层，卷积层的计算表示为：；
73、rnn的更新方程表示为：；
74、；
75、其中，是非线性激活函数，和分别是权重和偏置项，是输入，是隐藏状态，是输出；
76、所述s22中，运行arsa算法解决复杂约束优化问题，在资源调度场景中，最大化救援效率的同时满足各种约束条件；
77、目标函数如下：；；其中，代表第i个资源的分配数量，是相应的权重，反映资源的效用或重要性，是与资源相关的成本或其他约束系数，是总预算或总限制量。
78、本发明的有益效果为：本发明的系统通过整合卫星遥感、ais、气象站多元数据源，实现对海洋环境和船舶动态的全方位实时监控；数据预处理和实时监测确保了信息的准确性和及时性；利用隔离森林和hnnpm模型，系统能够快速准确地识别潜在的风险和异常行为，并进行深度分析预测，为决策提供科学依据。
79、本发明通过arsa算法，系统在多因素约束下动态调整资源分配，提高救援效率并缩短响应时间；集成的专家知识库和规则引擎提供了科学的决策支持，降低了人为错误的影响，并通过模拟演练和多方案比较分析辅助制定最优应对策略。
80、本发明的系统基于不同调度方案的评估功能，有助于决策者权衡不同行动的经济性和实际效果；通过后处理技术修正和提升预测结果的准确度，使得预测更接近实际情况，增强决策的信心。
1.海上应急动员指挥平台系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的海上应急动员指挥平台系统，其特征在于，所述数据处理与分析模块包括：
3.根据权利要求1所述的海上应急动员指挥平台系统，其特征在于，所述资源调度模块包括：
4.根据权利要求1所述的海上应急动员指挥平台系统，其特征在于，所述决策支持模块包括：
5.海上应急动员指挥平台系统的处理方法，基于权利要求1-4任意一项所述的海上应急动员指挥平台系统，其特征在于：包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的海上应急动员指挥平台系统的处理方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
7.根据权利要求6所述的海上应急动员指挥平台系统的处理方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
8.根据权利要求6所述的海上应急动员指挥平台系统的处理方法，其特征在于，所述s13中，采用卡尔曼滤波器算法融合来自多个传感器和数据源的信息，以获得更准确的状态估计，具体如下：
9.根据权利要求6所述的海上应急动员指挥平台系统的处理方法，其特征在于，所述s15中，利用隔离森林算法进行异常检测，包括：
10.根据权利要求7所述的海上应急动员指挥平台系统的处理方法，其特征在于，所述s18中，结合cnn和rnn构建hnnpm模型，cnn用于特征提取，rnn用于序列数据的建模，其中，cnn的核心组成是卷积层和池化层，卷积层的计算表示为：；
