本发明涉及综合应急管理技术领域， 具体涉及一种城市综合应急智能仿真 系统及其运行方法。

背景技术

突发事件种类繁多、 针对特定的突发事件， 其发展过程及其发展规律又千 变万化， 因此， 设计出一个简单、 实用的应急模拟演练平台变得异常复杂。 目 前采用最多的模拟演练均是针对特定事件， 假定一系列情景， 针对情景设置应 对方法和考核机制， 并不适合多样化、 频繁的、 专业化的应急模拟演练应用需 求。

模拟演练情景的设置， 不仅需要有经验的专业人员， 而且会耗费很大的时 间精力。 情景设计的结果， 与实际突发事件有时有脱节， 基于案例推理的城市 综合应急智能仿真系统， 能有效的解决模拟演练情景仿真生成问题。

基于案例的推理 (Case-Based Reasoning, CBR)技术最先是由美国耶鲁大 学 Roger Schank教授， 在他的论著 《Dynamic Memory》 中提出的。 之后逐步 推广到机械 CAD、 医疗卫生、 企业管理、 军事等领域， 并得到了成功的应用。 发明内容

本发明解决的技术问题之一在于提供一种基于 案例推理的城市综合应急智 能仿真系统； 解决目前各类综合应急模拟演练系统、 特别涉及其中的情景设计 功能模块功能单一、 设计复杂、 智能化不足、 且缺乏根据当前各参演实体的行 为规则进行情景演化模拟仿真的问题； 该系统同时可以解决案例库的动态增长 问题。

本发明解决的技术问题之二在于提供一种基于 案例推理的城市综合应急智 能仿真系统运行方法， 可以实现模拟演练情景智能化生成和案例库的 动态增长。

本发明解决上述技术问题之一的技术方案是：

所述的系统架构共分为 4层， 分别为应用层、 应用支撑层、 数据层和基础 支撑层；

应用层主要包括应急模拟演练和模拟演练参数 设置两部分； 模拟演练参数 设置是为模拟演练设置初始启动条件， 应急模拟演练是基于仿真情景的模拟演 练的具体执行， 其中仿真情景是由案例推理模块根据各演练实 体的具体行动规 则进行实时生成的；

应用支撑层主要包括通信模块、 情景仿真模块、 数据采集模块、 案例推理 模块、 计划执行模块、 参数设置模块、 评估模块和基础支撑模块等； 其中基础 支撑模块包括地理信息技术、 视频管理技术、 移动应用技术和物联网技术等； 数据层主要包括案例库、 模型库、 业务库、 资源库、 预案库、 基础库、 知 识库、 法律法规库等； 其中案例库中存放结构化案例信息包括历史案 例和以往 模拟演练中经评估和修正后的演练情景案例； 模型库包括各种突发事件发展模 型、 对周围环境的影响模型、 事件连锁反应模型等； 业务库存放各参演实体描 述数据、 实时任务执行结果数据等数据； 资源库包括应急资源、 危险源和防护 目标等数据。

基础支撑层主要包括存储设备、 服务器设备、 应用工作站、 移动应用终端、 网络、 数据库、 操作系统等软硬件基础设施。

本发明解决上述技术问题之二的技术方案是： 包括以下几个步骤：

1 ) 城市应急模拟演练开始前， 首先对假定突发事件进行结构化描述、 对参 与演练的队伍进行结构化描述、 对评估方式进行结构化描述； 突发事件结构化 描述属性包括事件名称、 事件发生时间、 事件发生地点、 事件所属类别、 事件 的基本情况描述等； 参演队伍结构化描述属性包括参演队伍、 队伍类别、 人员 组成、 职责、 装备、 方位、 联系方式等等。 评估方式结构化描述属性包括时间 节点、 预期目标等；

2) 启动应急模拟演练后， 系统首先根据事件描述， 通过案例推理模块， 从 案例库中匹配相似案例， 并抽取案例情景， 对案例情景根据设定突发事件进行 改造， 生成新的模拟演练仿真情景， 并以可视化统一态势图的方式展示给各参 演单位；

3) 各参演实体以模拟演练仿真情景为蓝本， 根据应急预案， 进行执行， 执 行结果数据发送到仿真系统； 对于桌面演练， 只需要将执行参数进行输入， 对 于实战演练或综合演练， 需要利用通信系统和传感器， 将演练队伍的实时数据 传输到仿真系统平台上；

4) 系统根据评估参数设置和各参演实体的行动规 则， 确定是否进入下一个 模拟演练仿真情景， 如果需要进入下一个模拟演练仿真情景， 则根据事件描述 和各参演实体的行动规则，从案例库中重新检 索相似案例， 依照上述 2 )、 3)、 4) 的步骤进行循环； 如果根据演练评估参数需要结束演练或由演练 控制组决定强 行终止演练， 则系统进入演练评估步骤；

5) 演练评估对演练过程进行查看， 对演练情景的真实性和各演练实体的执 行效果进行打分， 对各演练情景和执行结果错误内容进行修正， 并提交保存， 新生成的演练情景可以作为案例存入到案例库 中。

所述的案例推理是根据当前设定事件和参演实 体的行动规则， 从案例库中 找到与该事件最为相似的案件， 并将该案件的实际情景， 作为案例的模拟情景 进行显示， 以达到模拟案例情景真实再现、 锻炼模拟演练人员和提高模拟演练 实效的效果；

具体流程为：

1 ) 先对事件信息、 各参演实体行动规则信息进行数据过滤， 抽取其中的关 键字信息， 用于案例的检索；

2) 采用近邻法检索、 归纳法检索、 模板检索等多种检索策略， 从案例库中 检索出最为相似的案例；

3) 对检索结果进行汇总、 筛选， 选择出最重要的几个案例， 然后进行多维 属性合并， 形成新的案例资源；

4)对新的案例资源依据设定事件信息进行类比� ��换， 使得显示的信息更加 逼真， 更加贴合演练实际；

步骤 1 ) 中， 从结构化事件描述中提取事件名称、 演习地点、 事件类别、 事 件种类、 参演单位、 启动时间等信息， 从演习目的、 演习需求、 演习备注等非 结构化描述中提取行政区域、 死亡人数、 受伤人数、 影响区域、 经济损失、 失 踪人数、 受困人数、 已采取措施、 资源调度请求等信息； 其中非结构化信息提 取方法基于非结构化信息表， 该表存放非结构化信息主要信息关键字， 可以从 非结构化文本中检索出与表格中信息相符的内 容；

步骤 2 ) 中， 检索时采用串行的策略进行检索， 即先用模板检索方法从案例 库中检索出包含关键字的所有案例信息， 然后在模板检索结果的基础上， 利用 近邻法重新进行检索、 排序， 最后利用归纳法， 将检索结果进行最终排序； 模 板检索即关键字检索， 依照数据过滤功能中过滤出来的特征关键字， 采用类似

SQL查询的方式， 在案例库中进行全文检索； 近邻法采用特征间的加权匹配来估 算案例之间的相似度；

步骤 3 ) 中， 对结果进行汇总， 从案例相似度优先级排序中， 基于设定阀值 选择分值较高的几个案例， 作为汇总的数据信息源， 然后根据结构化的情景要 素， 对案例信息进行抽取、 归纳、 合并， 形成新的案例情景； 分值较高案例的 选择是根据各案例分值的综合分布图， 利用初始阀值和案例间分值变化梯度来 决定的； 信息抽取方式是根据事件情景描述要素和参演 实体来决定的； 归纳、 合并是依据各案例要素的信息描述， 进行信息选择来确定的；

步骤 4) 中， 类比转换即对源案例的情景描述进行实例化修 改， 将源案例中 的特定描述信息， 转换为新设定事件的描述信息， 以便于应用于新事件模拟仿 真情景的描述中； 对于较为复杂的数据信息， 可根据需要进行重新调整求解。

所述的演练情景进度控制主要基于总时间控制 、 模拟演练控制组实施的主 动控制和基于模拟演练情景特征值变化阀值的 自主控制；

基于总时间控制是在演习开始前， 针对该演习， 设置演练总时长， 当演练 结束时间一到， 则模拟演练情景自动结束；

基于模拟演练控制组实施的主动控制为模拟演 练控制组实时掌握演练进 度， 根据演练进度情况， 实施人为主动的情景控制， 可以随时结束当前模拟演 练情景；

基于模拟演练情景特征值变化阀值的自主控制 是在演练前设置情景变化阀 值， 而且对模拟情景特征变化值的计算进行合理的 设计； 具体是采用情景特征 项变化值和参演实体任务值比例来综合计算模 拟情景特征变化值大小。

案例库动态增长的实现方法是：

案例库的信息增加一是通过实际突发事件信息 的结构化录入， 二是从模拟 演练情景中， 对评估、 修正后的演练情景进行保存；

实际突发事件信息的结构化录入包括一些结构 化信息描述信息和非结构化 描述信息； 事件描述信息将事件本事、 事件的影响、 参与决策的处置机构， 处 置的阶段性过程及成果等等信息进行详细描述 。

在由模拟演练情景生成案例知识信息过程中对 模拟演练情景进行转换的过 程主要是演练情景评估和演练情景数据调整等 ； 模拟演练时， 各演练实体根据 自动生成的演练仿真情景进行行动， 根据行动结果对情景现状清晰化进行评审 和描述； 最后根据案例格式化要求， 将演练情景进行转换。

有益效果：

1、 基于案例推理的模拟演练情景智能化生成

以结构化的事件信息为条件， 在案例库中进行检索， 获取案例库中相似案 例， 并依据各参演实体的行动规则， 结合模型进行有效推理， 改造案例中的情 景， 形成新的模拟演练情景， 供参演单位进行参演， 解决了模拟情景的智能化 生成、 动态演化的问题， 并使得模拟演练情景更切合突发事件现场实际 ， 真正 的达到锻炼参演队伍， 提高演练实效的作用。

2、 案例库的动态增长

城市综合应急模拟演练结束后， 通过对模拟演练的评价、 修正、 总结， 并 最终保存为新的案例， 实现了案例库的自我增长和模拟演练系统的自 我学习能 力， 为以后模拟演练情景的生成奠定坚实基础。

总的来说， 本发明系统具有模拟演练情景自动生成、 动态演化、 与真实世 界突发事件场景贴合紧密， 具有智能性强、 准确性高的特点， 且具有一定的自 我学习能力。 利用本系统进行模拟演练， 可以有效提高模拟演练实效， 达到切 实锻炼参演队伍的作用。

附图说明

下面结合附图对本法进一步说明：

图 1是本发明总体框架图；

图 2是本发明突发事件模拟演练仿真情景实现流� �图；

图 3是本发明实际突发事件信息的结构化录入示� �图；

图 4是本发明模拟演练情景生成新的案例流程图� �

具体实施方式

如图所示， 本发明整个应用的架构共分为 4层， 分别为应用层、 应用支撑 层、 数据层和基础支撑层。

基于案例推理的城市综合应急智能仿真系统从 应用角度主要包括应急模拟 演练和模拟演练参数设置两部分。

模拟演练参数设置是为模拟演练设置初始启动 条件， 应急模拟演练是基于 仿真情景的模拟演练的具体执行， 其中仿真情景是由案例推理模块根据各演练 实体的具体行动规则进行实时生成的。

从支撑功能模块上划分， 基于案例推理的城市综合应急智能仿真系统主 要 包括通信模块、 情景仿真模块、 数据采集模块、 案例推理模块、 计划执行模块、 参数设置模块、 评估模块和基础支撑模块等等。 其中基础支撑模块包括地理信 息技术、 视频管理技术、 移动应用技术和物联网技术等等。 从数据层上划分主要包案例库、 模型库、 业务库、 资源库、 预案库、 基础 库、 知识库、 法律法规库等等。 其中案例库中存放结构化案例信息包括历史案 例和历史演练中经评估和修正后的演练情景案 例； 模型库包括各种突发事件发 展模型、 对周围环境的影响模型、 事件连锁反应模型等等； 业务库存放各参演 实体描述数据、 实时任务执行结果数据等数据； 资源库包括应急资源、 危险源 和防护目标等数据。

基础支撑层主要包括存储设备、 服务器设备、 应用工作站、 移动应用终端、 网络、 数据库、 操作系统等等软硬件基础设施。

本发明基于案例推理的城市综合应急智能仿真 系统应用过程是：

1 ) 城市应急模拟演练开始前， 首先对设定突发事件进行结构化描述、 对参 与演练的队伍进行结构化描述、 对评估方式进行结构化描述； 突发事件结构化 描述属性包括事件名称、 事件发生时间、 事件发生地点、 事件所属类别、 事件 的基本情况描述等； 参演队伍结构化描述属性包括参演队伍、 队伍类别、 人员 组成、 职责、 装备、 方位、 联系方式等等。 评估方式结构化描述属性包括时间 节点、 预期目标等；

2) 启动应急模拟演练后， 系统首先根据事件描述， 通过案例推理模块， 从 案例库中匹配相似案例， 并抽取案例情景， 对案例情景根据设定突发事件进行 改造， 生成新的模拟演练仿真情景， 并依可视化统一态势图的方式展示给各参 演单位；

3) 各参演实体以模拟演练仿真情景为蓝本， 根据应急预案， 进行执行， 执 行结果数据发送到仿真系统； 对于桌面演练， 只需要将执行参数进行输入， 对 于实战演练或综合演练， 需要利用通信系统和传感器， 将演练队伍的实时数据 传输到仿真系统平台上；

4) 系统根据评估参数设置和各参演实体的行动规 则， 确定是否进入下一个 模拟演练仿真情景， 如果需要进入下一个模拟演练仿真情景， 则根据事件描述 和各参演实体的行动规则，从案例库中重新检 索相似案例， 依照上述 2 )、 3)、 4) 的步骤进行循环； 如果根据演练评估参数需要结束演练或由演练 控制组决定强 行终止演练， 则系统进入演练评估步骤；

5) 演练评估对演练过程进行查看， 对演练情景的真实性和各演练实体的执 行效果进行打分， 对各演练情景和执行结果错误内容进行修正， 并提交保存， 新生成的演练情景可以作为案例存入到案例库 中。

上述基于案例的推理的突发事件模拟演练仿真 情景实现具体方案如附图 2 所示。

其中， 案例推理的具体实现方法为：

案例推理的总体思想是根据当前设定事件和参 演实体的行动规则， 从案例 库中找到与该事件最为相似的案件， 并将该案件的实际情景， 作为案例的模拟 情景进行显示， 以期达到模拟案例情景真实再现， 锻炼模拟演练人员和提高模 拟演练实效的效果。

案例推理的基础是案例库和推理算法， 案例库相当于资源， 案例算法则相 当于挖取宝藏的工具。

案例推理的流程为：

1 ) 先对事件信息、各参演实体行动规则信息进行 数据过滤， 抽取其中的关 键字信息， 以用于案例库的检索。

2) 采用多种检索策略， 从案例库中检索出最为相似的案例， 采用的检索策 略主要包括近邻法检索、 归纳法检索、 模板检索等等。

3) 对检索结果进行汇总， 筛选， 选择出最重要的几个案例， 然后进行多维 属性合并， 形成新的案例资源。

4) 对新的案例资源依据设定事件信息进行类比转 换，使得显示的信息更加 逼真， 贴合演练实际。

经过上述几个步骤， 最终生成演练仿真情景， 并通过地理信息技术和统一 通信技术， 将信息展现和通知给各演练实体， 各演练实体据此调整行动规则。

上述步骤 1 )中，从结构化事件描述中提取事件名称、演� �地点、事件类别、 事件种类、 参演单位、 启动时间等， 从演习目的、 演习需求、 演习备注等非结 构化描述中提取行政区域、 死亡人数、 受伤人数、 影响区域、 经济损失、 失踪 人数、 受困人数、 已采取措施、 资源调度请求等信息。 其中非结构化信息提取 方法基于非结构化信息表， 该表存放非结构化信息主要信息关键字， 可以从非 结构化文本中检索出与表格中信息相符的内容 。

上述步骤 2) 中， 主要采用近邻法检索、 归纳法检索、 模板检索等检索算法 对案例库中的案例进行综合检索， 检索时采用串行的策略进行检索， 即先用模 板检索方法从案例库中检索中包含关键字的所 有案例信息， 然后模板检索结果 的基础上， 利用近邻法重新进行检索， 排序， 最后利用归纳法， 将检索结果进 行最终排序。 模板检索即关键字检索， 依照数据过滤功能中过滤出来的特征关 键字， 采用类似 SQL查询的方式， 在案例库中进行全文检索； 近邻法采用特征 间的加权匹配来估算案例之间的相似度， 最后利用归纳法检索， 对特征加权匹 配检索结果进一步排序。 采用这种方法的好处是， 既能控制检索的时间复杂度， 又能保证检索的精度。 上述步骤 3) 中， 对结果进行汇总， 从案例相似度优先级排序中， 选择分值 较高的几个案例， 作为汇总的数据信息源， 然后根据结构化的情景要素， 对案 例信息进行抽取， 归纳， 合并， 形成新的案例情景。 分值较高案例的选择是根 据各案例分值的综合分布图， 利用初始阀值和案例间分值变化梯度要决定的 。 信息抽取方式是根据事件情景描述要素和参演 实体来决定的。 归纳， 合并是依 据各案例要素的信息描述， 进行信息选择来确定的。

上述步骤 4) 中， 类比转换， 涉及到对源案例的情景描述的修改， 即将源案 例中的特定描述信息， 转换为新设定事件的描述信息， 以便于应用于新事件模 拟仿真情景的描述中， 比如事件名称信息、 地点信息、 救援队伍信息、 时间信 息等等。 对于较为复杂的数据信息， 有时需要进行重新调整求解， 比如救援行 进路线信息、 污水顺着河流的扩散信息、 火灾根据不同的发生地点， 影响到的 人员、 物资统计信息等等。

上述演练情景进度控制方法具体实现方案为：

模拟演练情景进度控制方法主要基于总时间控 制、 模拟演练控制组实施的 主动控制和基于模拟演练情景特征值变化阀值 的自主控制。

基于总时间控制就是在演练开始前， 针对该演练， 设置演练总时长， 当演 练结束时间一到， 则模拟演练情景自动结束。

基于模拟演练控制组实施的主动控制为模拟演 练控制组实时掌握演练进 度， 根据演练进度情况， 实施人为主动的情景控制， 可以随时结束当前模拟演 练情景。

基于模拟演练情景特征值变化阀值的自主控制 方法较为复杂， 不仅需要在 演练前设置情景变化阀值， 而且需要对模拟情景特征变化值的计算进行合 理的 设计。 系统中采用情景特征项变化值和参演实体任务 值比例来综合计算模拟情 景特征变化值大小。

上述案例库动态增长的具体实现方案为：

案例库是案例推理的资源池， 是基于案例推理的城市综合应急智能仿真系 统的能否高效运行的决定性因素， 因此对案例库的建立、 维护和更新非常重要。

案例库的信息增加一是靠实际突发事件信息的 结构化录入， 二是从模拟演 练情景中， 对评估、 修正后的演练情景进行保存。

实际突发事件信息的结构化录入如图 3所示， 包括一些结构化信息描述信 息和非结构化描述信息。 事件描述信息将事件本事、 事件的影响、 参与决策的 处置机构， 处置的阶段性过程及成果等等信息进行详细描 述。

由模拟演练情景生成案例知识信息， 需要对模拟演练情景进行转换， 其转 换过程主要是演练情景评估和演练情景数据调 整等； 具体流程如图 4所示。 模 拟演练时， 各演练实体根据自动生成的演练仿真情景进行 行动， 其行动结果必 要改变情景现状， 需要对情景现状清晰化进行评审和清晰化的描 述。 最后根据 案例格式化要求， 将演练情景进行转换。