DeepSeek+AI大模型賦能精細(xì)化城市治理與基層服務(wù)解決方案

DeepSeek+AI大模型賦能精細(xì)化城市治理與基層服務(wù)解決方案2025-06-23目錄CATALOGUE民生訴求智能分析體系智能處置協(xié)同機(jī)制建設(shè)社區(qū)服務(wù)精準(zhǔn)化升級(jí)社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)防控體系城市安全智能預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)急指揮協(xié)同平臺(tái)民生訴求智能分析體系01訴求意圖精準(zhǔn)識(shí)別技術(shù)自然語言理解技術(shù)通過深度學(xué)習(xí)模型對(duì)市民提交的文本訴求進(jìn)行語義解析，準(zhǔn)確識(shí)別核心訴求類型（如噪音投訴、道路維修等），支持方言和口語化表達(dá)處理，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)95%以上。多模態(tài)意圖分類結(jié)合語音、圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，構(gòu)建跨模態(tài)特征融合模型，例如通過市民上傳的破損路面照片輔助定位維修需求，提升意圖判斷的全面性。情感傾向分析采用BERT+BiLSTM混合架構(gòu)分析訴求文本的情感極性，識(shí)別緊急程度（如憤怒情緒對(duì)應(yīng)高優(yōu)先級(jí)），動(dòng)態(tài)調(diào)整工單響應(yīng)等級(jí)。上下文關(guān)聯(lián)推理基于歷史工單數(shù)據(jù)建立知識(shí)圖譜，識(shí)別重復(fù)訴求或關(guān)聯(lián)事件（如連續(xù)暴雨導(dǎo)致的多個(gè)積水點(diǎn)上報(bào)），自動(dòng)歸并同類項(xiàng)以優(yōu)化資源分配。多維度數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析方法時(shí)空特征交叉分析整合12345熱線、網(wǎng)格員上報(bào)、IoT傳感器等數(shù)據(jù)源，通過時(shí)空立方體模型識(shí)別訴求聚集區(qū)域（如老舊小區(qū)集中報(bào)修時(shí)段），生成熱力圖輔助決策。01社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性關(guān)聯(lián)將訴求數(shù)據(jù)與人口普查、商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)分布等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律（如外來務(wù)工集中區(qū)與租房糾紛的正相關(guān)性），支持精準(zhǔn)政策制定。02跨部門數(shù)據(jù)融合打通城管、公安、住建等12個(gè)部門數(shù)據(jù)壁壘，構(gòu)建城市治理特征庫，例如結(jié)合交通卡口數(shù)據(jù)驗(yàn)證占道經(jīng)營投訴的真實(shí)性。03異常模式檢測應(yīng)用孤立森林算法識(shí)別偏離常態(tài)的訴求波動(dòng)（如某區(qū)域突然激增的違建舉報(bào)），自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警機(jī)制并推送至監(jiān)察系統(tǒng)。04數(shù)據(jù)采集通過多源傳感器和政務(wù)平臺(tái)實(shí)時(shí)采集城市運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立動(dòng)態(tài)更新的治理數(shù)據(jù)庫，確保預(yù)測模型輸入數(shù)據(jù)的時(shí)效性和全面性。01算法優(yōu)化采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)調(diào)整預(yù)測參數(shù)，結(jié)合歷史熱點(diǎn)演化規(guī)律，實(shí)現(xiàn)治理風(fēng)險(xiǎn)早發(fā)現(xiàn)、早預(yù)警、早處置。03特征工程利用AI大模型提取民生訴求的時(shí)空特征和語義關(guān)聯(lián)，構(gòu)建多維度的城市治理特征矩陣，提升模型識(shí)別精度。02輿情監(jiān)測實(shí)時(shí)抓取社交媒體和12345熱線的市民反饋，通過NLP技術(shù)識(shí)別潛在治理隱患，生成預(yù)警指數(shù)圖譜。04閉環(huán)處置建立預(yù)測-分撥-處置-反饋的全流程閉環(huán)機(jī)制，通過大模型持續(xù)優(yōu)化處置預(yù)案，提升基層響應(yīng)效率。06仿真推演基于城市數(shù)字孿生系統(tǒng)模擬不同治理策略的影響效果，為決策提供可視化推演報(bào)告和優(yōu)化建議。05實(shí)現(xiàn)城市治理從被動(dòng)響應(yīng)到主動(dòng)預(yù)測的智能化轉(zhuǎn)型城市治理熱點(diǎn)預(yù)測模型智能處置協(xié)同機(jī)制建設(shè)02通過自然語言處理技術(shù)解析工單內(nèi)容，自動(dòng)識(shí)別事件類型、緊急程度、地理位置等關(guān)鍵特征，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)匹配最優(yōu)處置部門，分派準(zhǔn)確率提升至90%以上。多維度特征識(shí)別實(shí)時(shí)監(jiān)測各部門工單積壓量、在崗人員數(shù)量及專業(yè)能力，通過負(fù)載均衡算法避免單一部門過載，縮短平均處置周期30%-50%。基于事件影響范圍、群眾投訴頻次、處置時(shí)效要求等因子構(gòu)建動(dòng)態(tài)權(quán)重模型，實(shí)時(shí)調(diào)整工單優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，確保高敏感事件（如公共安全、民生緊急問題）優(yōu)先響應(yīng)。010302工單智能分派引擎內(nèi)置規(guī)則引擎自動(dòng)過濾重復(fù)提交、無效描述或惡意投訴工單，并觸發(fā)人工復(fù)核機(jī)制，減少基層人員30%以上的無效工作量。通過持續(xù)收集處置結(jié)果反饋，不斷優(yōu)化分派規(guī)則庫和模型參數(shù)，每季度迭代升級(jí)分派策略，適應(yīng)城市治理場景變化。0405異常工單攔截動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)算法自適應(yīng)學(xué)習(xí)優(yōu)化資源負(fù)載均衡跨部門協(xié)作處置流程智能路由穿透機(jī)制當(dāng)工單涉及多部門協(xié)同（如道路塌陷需市政、交管、水務(wù)聯(lián)動(dòng)）時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)生成跨部門任務(wù)樹，明確主責(zé)單位與協(xié)作單位職責(zé)邊界，避免推諉扯皮。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)共享中臺(tái)打通城管、公安、環(huán)保等12個(gè)部門的業(yè)務(wù)系統(tǒng)接口，處置過程中實(shí)時(shí)同步現(xiàn)場照片、檢測報(bào)告、審批進(jìn)度等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，協(xié)作效率提升60%。并行處置觸發(fā)規(guī)則針對(duì)復(fù)合型事件（如暴雨引發(fā)的積水+樹木倒伏），自動(dòng)拆解子任務(wù)并同步推送至對(duì)應(yīng)部門，支持多線程并行處置，整體時(shí)效壓縮至原流程的1/3。沖突智能仲裁當(dāng)部門間對(duì)處置方案存在分歧時(shí)，系統(tǒng)調(diào)用歷史相似案例庫及政策法規(guī)庫生成仲裁建議，輔助管理層快速?zèng)Q策，爭議解決耗時(shí)降低75%。電子化留痕追溯全流程操作鏈（包括接單、轉(zhuǎn)派、處置、復(fù)核）上區(qū)塊鏈存證，確保責(zé)任可追溯，為績效考核與廉政監(jiān)督提供不可篡改的數(shù)據(jù)支撐。協(xié)同效能評(píng)估預(yù)案執(zhí)行評(píng)估資源調(diào)度評(píng)估閉環(huán)質(zhì)量評(píng)估周期評(píng)估評(píng)估指標(biāo)01處置時(shí)效評(píng)估評(píng)估指標(biāo)05評(píng)估指標(biāo)02評(píng)估指標(biāo)03評(píng)估指標(biāo)04通過AI模型實(shí)時(shí)監(jiān)測事件處置時(shí)效，分析響應(yīng)延遲環(huán)節(jié)并生成優(yōu)化建議?；谠u(píng)估數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整處置流程，提升應(yīng)急響應(yīng)效率。通過市民回訪與AI質(zhì)檢雙重驗(yàn)證事件處置滿意度?；谠u(píng)估結(jié)論完善處置標(biāo)準(zhǔn)，持續(xù)提升服務(wù)質(zhì)量。量化分析多部門協(xié)同處置的事件閉環(huán)率與平均耗時(shí)。評(píng)估智能分撥系統(tǒng)對(duì)跨部門協(xié)作效率的提升效果。根據(jù)評(píng)估結(jié)果優(yōu)化協(xié)同機(jī)制，強(qiáng)化部門間處置聯(lián)動(dòng)。采集人力物資調(diào)度數(shù)據(jù)，分析資源匹配精準(zhǔn)度。評(píng)估智能調(diào)度算法對(duì)資源利用率的優(yōu)化效果。依據(jù)評(píng)估數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)資源最優(yōu)配置。監(jiān)測應(yīng)急預(yù)案啟動(dòng)率與標(biāo)準(zhǔn)化處置流程執(zhí)行偏差。評(píng)估智能預(yù)案庫對(duì)處置規(guī)范性的提升作用。結(jié)合評(píng)估反饋迭代預(yù)案庫，確保處置流程科學(xué)高效。處置效能動(dòng)態(tài)評(píng)估系統(tǒng)社區(qū)服務(wù)精準(zhǔn)化升級(jí)03通過AI大模型實(shí)現(xiàn)糾紛智能預(yù)判、調(diào)解資源動(dòng)態(tài)調(diào)配、跨部門數(shù)據(jù)融通，將調(diào)解成功率提升40%痛點(diǎn)一：調(diào)解信息不對(duì)稱糾紛雙方陳述差異大，調(diào)解員信息獲取不完整，歷史數(shù)據(jù)調(diào)用困難部署AI語音轉(zhuǎn)寫系統(tǒng)，自動(dòng)生成調(diào)解過程結(jié)構(gòu)化檔案1對(duì)接政務(wù)數(shù)據(jù)庫實(shí)時(shí)核驗(yàn)當(dāng)事人信息，減少人工查詢環(huán)節(jié)2痛點(diǎn)三：調(diào)解資源錯(cuò)配簡單糾紛占用專業(yè)調(diào)解員，復(fù)雜案件缺乏專家支持，資源利用率低建立糾紛三級(jí)分類模型，自動(dòng)匹配調(diào)解員層級(jí)和專長1搭建專家會(huì)診平臺(tái)，重大糾紛可遠(yuǎn)程申請(qǐng)法律專家支援2痛點(diǎn)二：調(diào)解流程低效傳統(tǒng)調(diào)解需多次線下約見，文書制作耗時(shí)，進(jìn)度難以追蹤開發(fā)線上調(diào)解工作臺(tái)，實(shí)現(xiàn)預(yù)約-調(diào)解-協(xié)議全流程線上化1智能生成調(diào)解協(xié)議書，電子簽名系統(tǒng)提升文書處理效率2痛點(diǎn)四：部門協(xié)同不足公安、司法、民政數(shù)據(jù)孤島，重復(fù)調(diào)解率高，協(xié)同處置響應(yīng)慢構(gòu)建多部門數(shù)據(jù)交換中臺(tái)，自動(dòng)同步糾紛處置進(jìn)展1開發(fā)協(xié)同處置看板，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)自動(dòng)觸發(fā)跨部門流程2矛盾糾紛智能調(diào)解系統(tǒng)優(yōu)化策略：流程數(shù)字化重構(gòu)優(yōu)化策略：跨系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)優(yōu)化策略：智能信息整合優(yōu)化策略：智能分診調(diào)度動(dòng)態(tài)行為特征提取信用評(píng)估體系隱私保護(hù)機(jī)制需求偏好建模家庭結(jié)構(gòu)智能推斷居民畫像多維構(gòu)建方案整合門禁通行、物業(yè)服務(wù)、社區(qū)活動(dòng)等20+維度數(shù)據(jù)源，構(gòu)建居民行為特征向量，實(shí)時(shí)更新活躍度評(píng)分。通過水電用量模式分析、快遞收件人關(guān)聯(lián)檢測等技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別獨(dú)居老人、雙職工家庭等特殊群體。分析便民服務(wù)APP點(diǎn)擊流、社區(qū)問卷反饋等數(shù)據(jù)，建立居民個(gè)性化服務(wù)需求預(yù)測模型，準(zhǔn)確率達(dá)89%。結(jié)合物業(yè)費(fèi)繳納記錄、鄰里評(píng)價(jià)等數(shù)據(jù)，生成居民社區(qū)信用分，為差異化服務(wù)提供依據(jù)。采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，原始數(shù)據(jù)不出社區(qū)，通過加密參數(shù)交換實(shí)現(xiàn)畫像更新，符合GDPR合規(guī)要求。服務(wù)需求智能匹配機(jī)制集成語音助手、智能門磁、網(wǎng)格員上報(bào)等6類入口，實(shí)現(xiàn)7×24小時(shí)需求感知全覆蓋，響應(yīng)延遲低于3分鐘。多通道需求采集服務(wù)資源圖譜智能優(yōu)先級(jí)排序跨部門協(xié)同調(diào)度服務(wù)效果閉環(huán)驗(yàn)證應(yīng)急場景快速響應(yīng)構(gòu)建包含128類社區(qū)服務(wù)主體的知識(shí)庫，動(dòng)態(tài)維護(hù)服務(wù)范圍、響應(yīng)時(shí)效等50+屬性字段?；诰o急程度、影響范圍、政策要求等12項(xiàng)指標(biāo)，開發(fā)需求分級(jí)算法，確保高齡獨(dú)居老人求助等高風(fēng)險(xiǎn)需求優(yōu)先處置。通過工作流引擎自動(dòng)觸發(fā)多部門聯(lián)動(dòng)，如殘疾人士出行需求同時(shí)派單至物業(yè)、志愿者和殘聯(lián)系統(tǒng)。采用NLP情感分析技術(shù)自動(dòng)解析居民評(píng)價(jià)，將滿意度數(shù)據(jù)反饋至匹配模型實(shí)現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化。預(yù)設(shè)暴雨內(nèi)澇、突發(fā)疾病等15類應(yīng)急預(yù)案，事件觸發(fā)時(shí)自動(dòng)匹配最近救援力量并生成最優(yōu)路徑。社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)防控體系04整合社區(qū)監(jiān)控設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)傳感器、移動(dòng)終端等多維度數(shù)據(jù)源，通過AI算法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)行為模式識(shí)別與異常事件檢測，提升治安預(yù)警精準(zhǔn)度。多源數(shù)據(jù)融合分析構(gòu)建社區(qū)級(jí)數(shù)字孿生模型，將治安事件動(dòng)態(tài)投射至三維地圖，實(shí)現(xiàn)熱力圖展示與時(shí)空軌跡追溯，輔助指揮決策。采用深度學(xué)習(xí)框架對(duì)監(jiān)控視頻流進(jìn)行實(shí)時(shí)解析，自動(dòng)識(shí)別人員聚集、物品遺留、異常徘徊等20+種風(fēng)險(xiǎn)行為，并生成結(jié)構(gòu)化報(bào)警事件。010302治安風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)監(jiān)測平臺(tái)根據(jù)事件嚴(yán)重程度建立紅橙黃藍(lán)四級(jí)預(yù)警體系，通過智能推送系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)對(duì)應(yīng)層級(jí)處置流程，確保響應(yīng)時(shí)效性。開發(fā)警務(wù)通專用APP，實(shí)現(xiàn)警情實(shí)時(shí)推送、現(xiàn)場取證回傳、資源調(diào)度請(qǐng)求等功能，縮短現(xiàn)場處置響應(yīng)時(shí)間至5分鐘內(nèi)。0405分級(jí)預(yù)警機(jī)制智能視頻解析技術(shù)移動(dòng)端協(xié)同處置三維地理信息映射輿情預(yù)警響應(yīng)策略部署網(wǎng)絡(luò)爬蟲集群，覆蓋社交媒體、論壇、短視頻等100+個(gè)公開平臺(tái)，結(jié)合NLP技術(shù)實(shí)現(xiàn)7×24小時(shí)輿情監(jiān)測。全渠道信息采集網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用BERT等預(yù)訓(xùn)練模型對(duì)文本內(nèi)容進(jìn)行深層語義解析，準(zhǔn)確識(shí)別負(fù)面情緒占比、話題敏感度等關(guān)鍵指標(biāo)，量化輿情風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。情感極性分析模型建立包含文本回應(yīng)、線下溝通、政策調(diào)整等8類應(yīng)對(duì)策略的知識(shí)圖譜，根據(jù)輿情特征智能推薦最優(yōu)處置方案。多模態(tài)響應(yīng)預(yù)案庫設(shè)置輿情處置后48小時(shí)跟蹤期，通過情感指數(shù)變化、話題熱度衰減率等指標(biāo)量化評(píng)估處置效果，持續(xù)優(yōu)化策略。效果評(píng)估反饋機(jī)制基于圖數(shù)據(jù)庫構(gòu)建信息擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)，分析關(guān)鍵傳播節(jié)點(diǎn)與KOL影響力，預(yù)測輿情爆發(fā)可能性及潛在影響范圍。傳播路徑追蹤系統(tǒng)010204030506組建專班明確標(biāo)準(zhǔn)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)通過AI模型實(shí)時(shí)監(jiān)測社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)隱患點(diǎn)。量化效果動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)迭代機(jī)制細(xì)化步驟執(zhí)行處置制定預(yù)案風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別基于大模型追溯風(fēng)險(xiǎn)事件的多維成因鏈。根因分析生成包含處置優(yōu)先級(jí)的多模態(tài)解決方案。智能決策通過算法自動(dòng)匹配最優(yōu)處置單位與資源。智能派單聯(lián)動(dòng)公安/消防/物業(yè)等多方執(zhí)行處置動(dòng)作。協(xié)同處置利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備回傳數(shù)據(jù)驗(yàn)證處置成效。效果核驗(yàn)處置流程效能評(píng)估閉環(huán)式風(fēng)險(xiǎn)處置方案城市安全智能預(yù)警系統(tǒng)05數(shù)據(jù)整合特征提取實(shí)時(shí)監(jiān)測多源數(shù)據(jù)融合分析平臺(tái)智能研判通過融合視頻監(jiān)控、物聯(lián)感知、政務(wù)數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建城市安全態(tài)勢全息畫像。例如：整合5萬路攝像頭實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)區(qū)域異常行為智能識(shí)別。模型訓(xùn)練基于DeepSeek大模型構(gòu)建預(yù)警算法庫，通過歷史案例訓(xùn)練提升識(shí)別準(zhǔn)確率。例如：利用3年警情數(shù)據(jù)訓(xùn)練出98%精度的聚集性事件預(yù)測模型。態(tài)勢推演結(jié)合時(shí)空特征與關(guān)聯(lián)規(guī)則，動(dòng)態(tài)推演風(fēng)險(xiǎn)演化趨勢。例如：通過人流熱力與交通數(shù)據(jù)預(yù)測踩踏風(fēng)險(xiǎn)，提前30分鐘發(fā)出預(yù)警。010203突發(fā)事件實(shí)時(shí)預(yù)警機(jī)制多模態(tài)信號(hào)檢測通過融合視頻行為識(shí)別（如人群奔跑、車輛異常停留）、音頻特征分析（如尖叫、爆炸聲）和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備報(bào)警信號(hào)，建立復(fù)合型事件檢測模型，誤報(bào)率低于0.5%。分級(jí)預(yù)警體系根據(jù)事件影響范圍和緊急程度，建立紅/橙/黃三級(jí)預(yù)警機(jī)制，自動(dòng)觸發(fā)對(duì)應(yīng)的應(yīng)急響應(yīng)流程，并通過政務(wù)APP、應(yīng)急廣播等多渠道同步推送預(yù)警信息。動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，根據(jù)季節(jié)、時(shí)段、區(qū)域特性等上下文因素動(dòng)態(tài)調(diào)整預(yù)警觸發(fā)閾值，避免因節(jié)假日人流激增等正常情況產(chǎn)生誤報(bào)?？绮块T協(xié)同響應(yīng)預(yù)警觸發(fā)后自動(dòng)生成包含事件定位、影響評(píng)估、處置建議的標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)告，并實(shí)時(shí)同步至公安、消防、醫(yī)療等相關(guān)部門指揮系統(tǒng)。數(shù)字孿生推演多目標(biāo)優(yōu)化算法語義化版本管理知識(shí)蒸餾技術(shù)在線學(xué)習(xí)機(jī)制應(yīng)急預(yù)案智能迭代技術(shù)基于城市三維建模和歷史事件數(shù)據(jù)，構(gòu)建高保真數(shù)字孿生環(huán)境，對(duì)200+種突發(fā)事件場景進(jìn)行蒙特卡洛模擬，優(yōu)化現(xiàn)有預(yù)案的響應(yīng)時(shí)間和資源調(diào)配方案。通過持續(xù)采集實(shí)際處置過程中的關(guān)鍵指標(biāo)（如響應(yīng)延遲、資源利用率、傷亡損失），建立預(yù)案效果評(píng)估模型，自動(dòng)生成A/B測試報(bào)告供決策參考。將專家經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可量化的規(guī)則約束，與深度學(xué)習(xí)模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對(duì)抗訓(xùn)練，確保AI生成的預(yù)案既符合業(yè)務(wù)邏輯又具備創(chuàng)新性。綜合考慮經(jīng)濟(jì)成本、社會(huì)影響、執(zhí)行可行性等維度，采用NSGA-II算法生成Pareto最優(yōu)解集，支持決策者進(jìn)行多方案比選。建立預(yù)案的Git式版本控制系統(tǒng)，記錄每次迭代的修改內(nèi)容、測試結(jié)果和生效范圍，確保預(yù)案更新過程可追溯、可回滾。應(yīng)急指揮協(xié)同平臺(tái)06應(yīng)急資源智能調(diào)度算法多目標(biāo)優(yōu)化模型實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃優(yōu)先級(jí)分級(jí)機(jī)制彈性容量預(yù)測容災(zāi)備份策略基于動(dòng)態(tài)需求預(yù)測和資源分布數(shù)據(jù)，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)應(yīng)急物資、人員、車輛的智能匹配與調(diào)度，確保資源利用效率最大化。結(jié)合交通路況、災(zāi)害影響范圍等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法動(dòng)態(tài)調(diào)整救援路徑，縮短應(yīng)急響應(yīng)時(shí)間并規(guī)避高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。通過機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)事件嚴(yán)重性、人口密度、關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施等因素加權(quán)評(píng)估，自動(dòng)生成資源分配優(yōu)先級(jí)，提升調(diào)度決策的科學(xué)性。利用歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)訓(xùn)練時(shí)序預(yù)測模型，預(yù)判不同場景下的資源缺