[发明专利]城市和社区不确定性风险的预测方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种城市和社区不确定性风险的预测方法，其特征在于，包括：

根据城市和社区中不确定性风险的研究对象建立不少于一个基础模型，对所述基础模型进行组合得到组合后得计算模型；

对所述计算模型结合城市和社区情景获取计算数据；

利用所述计算数据进行神经网络训练得到训练数据；

对城市和社区中不确定性风险的研究对象的历史数据与所述训练数据进行比较对所述计算模型进行参数修正得到修正后的模型；

利用所述修正后的模型进行城市和社区不确定性风险预测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据城市和社区中不确定性风险的研究对象建立不少于一个基础模型，对所述基础模型进行组合得到组合后得计算模型具体包括：

对城市和社区中不确定性风险的研究对象的不少于一个建筑分别建立土-结构动力相互作用计算模型作为所述基础模型；

对所述基础模型进行有限元模拟分析并进行模型组合得到所述计算模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述计算模型结合城市和社区情景获取计算数据具体包括：

对所述计算模型结合城市和社区情景通过数据分析、数据建模和预测预警得到所述计算数据。

4.根据权利要求1～3任一项中所述的方法，其特征在于，所述对所述计算模型结合城市和社区情景获取计算数据之后，还包括：

运用重启动、重分析技术及大规模计算技术和代理模型技术加速计算数据的生成速度和规模。

5.一种城市和社区不确定性风险的预测装置，其特征在于，包括：

模型构建模块，用于根据城市和社区中不确定性风险的研究对象建立不少于一个基础模型，对所述基础模型进行组合得到组合后得计算模型；

数据获取模块，用于对所述计算模型结合城市和社区情景获取计算数据；

数据训练模块，用于利用所述计算数据进行神经网络训练得到训练数据；

模型修正模块，用于对城市和社区中不确定性风险的研究对象的历史数据与所述训练数据进行比较对所述计算模型进行参数修正得到修正后的模型；

风险预测模块，用于利用所述修正后的模型进行城市和社区不确定性风险预测。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述模型构建模块具体用于：

对城市和社区中不确定性风险的研究对象的不少于一个建筑分别建立土-结构动力相互作用计算模型作为所述基础模型；

对所述基础模型进行有限元模拟分析并进行模型组合得到所述计算模型。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述数据获取模块具体用于：

对所述计算模型结合城市和社区情景通过数据分析、数据建模和预测预警得到所述计算数据。

8.根据权利要求5～7任一项中所述的装置，其特征在于，还包括：

计算加速模块，用于运用重启动、重分析技术及大规模计算技术和代理模型技术加速计算数据的生成速度和规模。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现权利要求1～4任一项中所述的城市和社区不确定性风险的预测方法对应的步骤。

10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述程序指令被处理器执行时用于实现权利要求1～4任一项中所述的城市和社区不确定性风险的预测方法对应的步骤。