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龙图腾网获悉水电水利规划设计总院;水电水利规划设计总院有限公司;中国水利水电建设工程咨询有限公司申请的专利一种自适应风险规避的应急救援路径规划方法及系统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：CN121010062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511124525.0，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种自适应风险规避的应急救援路径规划方法及系统是由张大任;王继琳;张妍;江婷;詹志发;贾超设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应风险规避的应急救援路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种自适应风险规避的应急救援路径规划方法及系统，包括：建立应急救援路网结构；在实际自然灾害来临前，进行风险熵驱动的自适应蒙特卡洛模拟分析，对蒙特卡洛模拟结果进行路径信息统计分析，建立预规划路径库；实际自然灾害来临时，建立预规划路径库中各规划路径的先验风险分布；采用贯序贝叶斯推理对应急救援过程中各规划路径的先验风险分布进行动态修正；基于贯序贝叶斯推理后的各规划路径的路径后验风险均值进行应急救援路径动态规划，选择最优救援路径并执行应急救援任务，直至应急救援活动结束。本发明通过路径动态调整策略、分散运输策略、路径预规划策略与无网络通信策略，确保在洪水、台风等自然灾害场景下救援资源高效、安全地抵达目标地点。

本发明授权一种自适应风险规避的应急救援路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自适应风险规避的应急救援路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：根据实际地理信息建立待规划区域的应急救援路网结构；所述应急救援路网结构包括节点集合和路段集合；所述节点集合中的每个节点代表一个地理位置，所述路段集合中的每个路段代表两个节点之间的交通连接，，； 步骤S2：评估每个节点的长期风险概率与每个路段的长期风险概率，并将其扩展为非对称Logit概率曲线分布作为先验风险分布，基于所述先验风险分布得到每个节点的风险熵和每个路段的风险熵； 步骤S3：在实际自然灾害来临前，基于所述应急救援路网结构进行蒙特卡洛模拟分析，得到蒙特卡洛模拟结果；其中，在进行蒙特卡洛模拟分析时，基于每个节点的风险熵和每个路段的风险熵，采用风险熵驱动的自适应采样方式进行风险采样； 步骤S4：基于所述蒙特卡洛模拟结果进行路径信息统计分析，建立预规划路径库；所述预规划路径库中存储最终实施的规划路径、路径风险概率平均值与路径风险概率方差； 步骤S5：实际自然灾害来临时，建立所述预规划路径库中各规划路径的先验风险分布； 步骤S6：采用贯序贝叶斯推理对应急救援过程中各规划路径的先验风险分布进行动态修正，得到各规划路径的路径后验风险均值； 步骤S7：基于贯序贝叶斯推理后的各规划路径的路径后验风险均值进行应急救援路径动态规划，选择最优救援路径并执行应急救援任务，直至应急救援活动结束； 其中，步骤S2具体为： 步骤S2.1：采用公式1，评估得到每个节点的长期风险概率： 1 其中：为灾害敏感系数；为节点的灾害激发强度指标，具体为年最大日降雨序列拟合所得的广义极值分布的形状参数；为节点的结构脆弱性指标，具体为节点的建筑服役年限与设防等级系数的乘积；为节点的暴露度指标，具体为节点的人口经济组合参数；为所有节点的灾害激发强度指标的最大值；为所有节点的结构脆弱性指标的最大值；为所有节点的暴露度指标的最大值；、、为指数权重参数； 其中：灾害激发强度指标的计算过程为：设节点的多年最大日降雨序列为，，为第年的最大日降雨量，为年份的数量；根据最大日降雨序列进行广义极值分布拟合，根据拟合函数确定灾害激发强度指标，拟合函数为： 2 为经拟合函数确定的均值，为经拟合函数确定的标准差；为拟合函数自变量； 结构脆弱性指标的计算过程为：设当前年份为，节点的建筑建设年份为，当存在多个建筑时取平均值，建筑服役年限为，建筑的设防等级系数为，则为建筑服役年限与设防等级系数的乘积，计算公式为： 3 暴露度指标的计算过程为：设节点的人口密度为，经济密度为，与分别为人口权重与经济权重，则的计算公式为： 4 步骤S2.2：采用公式5，评估得到每个路段的长期风险概率： ； 5 其中：和，分别为路段的两侧节点的长期风险概率；为路段的结构脆弱性指标，根据当前年份、路段建设年份与路段的设防等级系数确定，高安全性公路、水路与所有航空运输路段取0.3，经过边坡的公路与水路取0.6，老旧公路与易受洪水影响的水路取0.9，为所有路段的结构脆弱性指标的最大值；为路段风险系数； 步骤S2.3：分别确定每个节点和每个路段的先验风险分布： 将节点的长期风险概率与路段的长期风险概率转化为定义在区间的概率密度分布，形成风险概率的连续表达；构建非对称Logit概率曲线分布作为节点与路段的先验风险分布，节点的概率密度函数和路段的概率密度函数为： ； 6 其中：和分别为节点和路段的风险系数，用于控制分布曲线形态，数值越大分布越集中；;；为风险系数最大值； 和分别为节点和路段的偏移系数，用于控制风险分布的偏态特征；为估计的方差； 分别为节点和路段的归一化系数，用于确保分布在区间内的积分为1；，为概率密度函数的自变量； 步骤S2.4：采用公式7，分别确定每个节点的风险熵和每个路段的风险熵： ； 7 本步骤流程结束。

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