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龙图腾网获悉特致珈(长沙)物联科技有限公司申请的专利基于人工智能的减灾救援预警方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120894902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511417034.5，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权基于人工智能的减灾救援预警方法及系统是由彭拯;彭统华设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的减灾救援预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的减灾救援预警方法及系统，方法包括数据采集、灾害扩散预测、灾害扩散范围量化、预测结果评估、参数优化和减灾救援预警。本发明属于救援预警领域，具体是指基于人工智能的减灾救援预警方法及系统，本方案通过边界连续化处理，将角度误差映射到单位圆弧长，配合灾害输出归一化层，避免救援队伍向灾害源方向推进；基于动态误差敏感型加权机制，引入动态带宽的误差分布估计，确保疏散半径包含完整风险区域；基于预测结果评估的风险适配性提高决策有效性；引入扰动幅度的阶段化调控，加快优化收敛速度；基于核心控制权重的动态平衡保留当前解的多样性；基于低效解替换确保参数组合群体多样性维持；进而提高救援预警效果。

本发明授权基于人工智能的减灾救援预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的减灾救援预警方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：数据采集；获取历史灾害扩散数据，得到灾害扩散数据集； 步骤S2：灾害扩散预测；基于灾害扩散数据集和双向LSTM，通过构建包含动态误差敏感型加权机制的损失函数，设计灾害扩散预测模型； 步骤S3：灾害扩散范围量化；引入动态时间尺度的动态带宽拟合误差分布，量化灾害扩散预测范围，并进行跨边界范围处理； 步骤S4：预测结果评估；通过边界修正平均误差的指标评估预测性能，判断灾害扩散预测模型是否达标； 步骤S5：参数优化；通过动态调整扰动幅度与核心控制权重，对灾害扩散预测模型进行参数优化； 步骤S6：减灾救援预警；基于灾害扩散预测模型，对实时采集的灾害扩散数据进行救援预警； 在步骤S2中，所述灾害扩散预测是基于灾害扩散数据集和双向LSTM建立灾害扩散预测模型，模型结构包括：输入层；双向LSTM层；全连接层；灾害输出归一化层，输出预测灾害扩散方向；构建灾害点损失函数，引入动态误差敏感型加权机制，根据预测误差的大小动态调整损失权重，定义单个样本的修正误差l，表示为：；通过单位圆弧长距离计算损失；设计误差分级权重，表示为：；；E是经边界修正的预测误差；是灵敏度系数；是增强系数；最终损失函数表示为：；其中，是预测灾害扩散方向；是实测灾害扩散方向；H是样本总数；v是样本索引；构建灾害输出归一化层，表示为：；其中，是归一化后的预测灾害扩散方向；是取余运算； 在步骤S3中，所述灾害扩散范围量化是基于点预测误差进行误差分布估计拟合误差分布，并引入动态时间尺度的动态带宽，误差分布表示为：；；其中，G是预测误差；；是预测误差的概率密度函数估计值；N是误差样本总量，n是误差样本索引；h是带宽；是基础带宽，是时间尺度系数，d是预测天数；是第n个误差样本的预测误差；对预测灾害扩散方向结合预测误差得到的预测范围进行跨边界范围处理，跨界修正表示为：；其中，Inl是处理后的跨边界范围；和分别是范围的原始下界和上界；用于描述角度范围的起止关系。

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