[发明专利]一种基于BP神经网络的警情预演系统及预演方法

说明书

本发明公开了一种基于BP神经网络的警情预演系统及预演方法，包括警情模拟后台服务器和多台便携式预演终端，其中，便携式预演终端包括第一微处理器、显示器、GPS模块和第二无线收发模块，警情模拟后台服务器包括第二微处理器、脚本生成模块、第一无线收发模块、警情事件模拟模块、环境状态模拟模块和指令生成模块；第一无线收发模块和第二无线收发模块通信连接；脚本生成模块、警情事件模拟模块、环境状态模拟模块和指令生成模块分别与第二微处理器通信端电连接。能够有效地模拟突发事件复杂急剧的变化过程，具有降低演练成本和提高演练效率等优点。

技术领域

本发明涉及警情处置演练领域，具体涉及一种基于BP神经网络的警情预演系统及预演方法。

背景技术

BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。参照图1，BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层。

警情处置演练，是模拟突发事件的全过程及其现场环境，来检验公安机关处置突发事件的快速反应能力、应急指挥能力、现场处置能力和合作作战能力等，验证警情处置方案的可实施性，从而增强公安机关对群体突发事件的应对能力。

现有的警情演练方法存在以下不足：1、目前，警情演练一般都是按照预设的剧本方案进行排练，难以真实地模拟突发事件复杂急剧的变化过程。2、针对在公共场所发生的一些群体性和大型突发事件，通常涉及很多的相关人员，需要较大的演练空间和较多的演练设施，而警情演练的人力物力资源是有限的，很难满足需要，导致警情演练效果差，演练效率低。

发明内容

针对现有技术存在的上述不足，本发明的目的在于：公开一种基于BP神经网络的警情预演系统及预演方法，解决了难以真实模拟突发事件急剧变化过程和群体性突发事件涉及演练空间大演练设施多的问题，能够有效地模拟突发事件复杂急剧的变化过程，具有降低演练成本和提高演练效率等优点。

一种基于BP神经网络的警情预演系统，包括警情模拟后台服务器和多台便携式预演终端，其中：

所述便携式预演终端包括第一微处理器、显示器、GPS模块和第二无线收发模块，所述警情模拟后台服务器包括第二微处理器、脚本生成模块、第一无线收发模块、警情事件模拟模块、环境状态模拟模块和指令生成模块；

所述显示器和第一微处理器输出端电连接，所述GPS模块和第一微处理器第一输入端电连接，所述第二无线收发模块和第一微处理器通信端电连接，所述第一无线收发模块和第二无线收发模块通信连接；所述第一无线收发模块、脚本生成模块、警情事件模拟模块、环境状态模拟模块和指令生成模块分别与第二微处理器通信端电连接；

所述显示器用于显示便携式预演终端接收到的警情通报信息和预演指令信息，所述GPS模块用于记录终端携带者的位移信息，所述警情事件模拟模块用于模拟实时变化的警情事件状态信息，所述环境状态模拟模块用于模拟实时变化的环境状态信息，所述脚本生成模块用于存储警情预演脚本并实时更新，所述指令生成模块用于根据实时的警情事件状态和环境状态生成对应的警情通报信息和预演指令信息。

进一步地，还包括信息录入模块，所述信息录入模块和第一微处理器第二输入端电连接，用于录入终端携带者的身份ID、身份类型信息和设施配置信息。

进一步地，还包括信息封装模块，所述信息封装模块和第二微处理器通信端电连接，用于将每个便携式预演终端上传的录入信息和位移信息封装为一个事件动作量d，并将全部或部分事件动作量d组合封装形成事件动作数组D＝＜d₁,d₂,d₃......d_n＞。