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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利智慧城市人流密集区域的灾害建模与预测方法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：CN116011616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211586132.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权智慧城市人流密集区域的灾害建模与预测方法是由唐飞龙;周烜;郑智健;刘浩;朱燕民;俞嘉地;姚斌;倪葎;吴巍炜设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本智慧城市人流密集区域的灾害建模与预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种智慧城市人流密集区域的灾害建模与预测方法，包括分析多种城市人流密集区域的灾害演变过程中涉及的多源异构数据，设计城市人流密集区域的灾害的多维度统一表示方式；对城市人流密集区域的灾害时序数据进行处理，通过时序关联规则算法挖掘城市人流密集区域的灾害时序数据的关联关系；基于所述关联关系构建关联事件图；基于所述多源异构数据的预测模型，对多维度的城市人流密集区域的灾害表示进行分类预测，将结果对应到关联事件图中进行城市人流密集区域的灾害的预测。本发明使用时序关联规则挖掘算法，抽取出融入人类知识的城市人流密集区域的灾害危害关联关系图，进而结合时序数据的模型预测，使预测结果更具有解释性与可靠性。

本发明授权智慧城市人流密集区域的灾害建模与预测方法在权利要求书中公布了：1.一种智慧城市人流密集区域的灾害建模与预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：分析多种城市人流密集区域的灾害演变过程中涉及的多源异构数据，设计城市人流密集区域的灾害的多维度统一表示方式； 步骤S2：对城市人流密集区域的灾害时序数据进行处理，通过时序关联规则算法挖掘城市人流密集区域的灾害时序数据的关联关系； 步骤S3：基于所述关联关系构建关联事件图； 步骤S4：基于所述多源异构数据的预测模型，对多维度的城市人流密集区域的灾害表示进行分类预测，将结果对应到关联事件图中进行城市人流密集区域的灾害的预测，具体为： 步骤S4011：针对单维数值型时间序列数据，将其输入到循环神经网络中编码时序信息，将其映射得到对应城市人流密集区域的灾害的危害等级标签的概率； 针对多维矩阵型时间序列，将其输入到三维卷积神经网络中用以理解某一时间段内若干张图像帧中蕴含的时序信息，将其映射到对应城市人流密集区域的灾害的危害等级标签的概率； 将通过若干危害类型的时间序列，分别训练若干的模型； 步骤S4012：根据标记的城市人流密集区域的灾害的危害等级真实标签，使用交叉熵损失取得最小为目标函数，优化各个模态的模型，得到训练好的智慧城市人流密集区域的灾害预测模型； 步骤S4021：针对当前场景下的可收集到的可能危害事件所产生的时间序列数据，输入到对应的模型中，得到该时间序列的预测危害程度； 步骤S4022：通过得到若干相关时间的危害类型和危害程度，查询关联事件图，使用深度优先搜索算法进行匹配，若在一条搜索分支上成功查询超过某一阈值次数，则发出灾害的预警； 所述步骤S1包括： 步骤S101：获取城市人流密集区域的灾害的相关数据，针对某一类灾害发生时间点的前后时间段，获取事发地点所有相关事件的时间序列数据； 步骤S102：针对所述时间序列数据，从城市人流密集区域的灾害的类型、危害等级、危害特征、危害粒度角度分析异构多源数据，将对应的时间序列数据划分为若干组并赋予标签信息； 所述步骤S2包括： 步骤S201：通过自组织映射网络，将灾害时序数据根据数据属性进行动态多粒度的划分； 步骤S202：通过Apriori算法对灾害时序数据频繁项集以及关联规则挖掘。

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