[发明专利]基于神经网络的数据协同系统及方法

说明书

本发明涉及一种基于神经网络的数据协同系统，所述系统包括：信息采集模块，用于获取预设数量的多份历史数据以作为深度神经网络的训练集的多份训练数据，每一份历史数据包括以定点烟花燃放位置为圆心、预设长度为半径的圆形内各个小区中小区人数最多的设定数量的多个小区分别对应的多个小区人数以及历史上所述定点烟花燃放位置的设定日期燃放的烟花的数量，深度神经网络包括多个隐层；训练执行模块，用于采用多份训练数据对深度神经网络进行训练。本发明还涉及一种基于神经网络的数据协同方法。通过本发明，能够采用基于深度学习的深度神经网络实现同一城市的民政部门和消防部门的数据协同，进而完成对城市智慧大脑运行功能的完善。

技术领域

本发明涉及智慧大脑领域，尤其涉及一种基于神经网络的数据协同系统及方法。

背景技术

智慧大脑是集成大数据、云计算和人工智能等数字技术创建的城市级智能化平台。它通过汇集、整合和运用城市各领域数据资源，提升数据使用价值，实现以数据资源为基础的城市治理模式和服务模式创新，是促进城市治理体系和治理能力实现现代化的必然选择。

现如今世界各地智慧大脑建设热度不减，各大主要城市相继提出智慧大脑建设方案。只不过，一部分城市或地区在促进智慧大脑建设过程中存有重概念轻内涵、重平台建设轻数据治理、重局部轻协同、重建设轻运营等四大误区，限制了智慧大脑的应用推广和效能发挥。

例如，在城市智慧大脑的建设中，缺乏对定点烟花燃放位置的消防管理方案，在定点烟花燃放位置每天燃放烟花数量与周围小区人数存在内在关系的情况下，没有建立起真正能够准确反映所述内在关系的数值映射函数，导致城市管理者对同一城市的庞大数量的定点烟花燃放位置无法分别实施自适应的动态消防管控策略，民政部门和消防部门两个不同的城市管理部门各自数据被束缚在自己的大数据管理体系下，导致同一城市的民政部门和消防部门之间缺乏数据协同。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种基于神经网络的数据协同系统及方法，能够引入基于深度学习的深度神经网络建立民政部门的附近小区数据与消防部门对定点烟花燃放位置的消防派遣策略之间的数值对应关系，尤为重要的是，根据不同城市的不同占地面积，通过对训练数据数量以及观测半径数值的变化完成对基于深度学习的深度神经网络的定制，从而进一步提升上述数据协同的智能化水准。

相比较于现有技术，本发明至少需要具备以下三处突出的实质性特点：

(1)引入基于深度学习的深度神经网络，用于根据每一定点烟花燃放位置附近小区的人数变化情况，采用人工智能模式确定对应的现场消防救护的派遣数量，从而为同一城市的庞大数量的不同定点烟花燃放位置定制不同的消防资源，提升了城市消防资源的利用率；

(2)根据每一定点烟花燃放位置附近小区的人数变化情况，采用人工智能模式确定是否需要向定点烟花燃放位置附近空域派遣消防直升飞机；

(3)根据城市的占地面积确定相应的训练数据数量以及观测半径数值，从而为每一城市定制不同的基于深度学习的深度神经网络。

根据本发明的第一方面，提供了一种基于神经网络的数据协同系统，所述系统包括：

信息采集模块，用于获取预设数量的多份历史数据以作为深度神经网络的训练集的多份训练数据，每一份历史数据包括以定点烟花燃放位置为圆心、预设长度为半径的圆形内各个小区中小区人数最多的设定数量的多个小区分别对应的多个小区人数以及历史上所述定点烟花燃放位置的设定日期燃放的烟花的数量，所述深度神经网络包括多个隐层；

训练执行模块，用于采用多份训练数据对所述深度神经网络进行训练，以获得训练后的深度神经网络；