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龙图腾网获悉青岛大数据科技发展有限公司申请的专利一种基于深度学习的城市治理动态分析系统及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：CN121073138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511309956.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于深度学习的城市治理动态分析系统及方法是由朱江峰;崔莎莎;戚拂晓;韩亮;李天宇;周桂婷设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的城市治理动态分析系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的城市治理动态分析系统及方法，涉及治理动态分析技术领域，用于解决在复杂事件频发或多源事件集中爆发的情形下，资源配置方案缺乏精准性的问题，通过采集城市治理平台的事件上报与资源调度数据，计算资源调度响应率与事件处理完成率，并加权形成综合效率值，以判断当前治理效率状态。效率低于阈值时，调取待处理事件与治理资源，划分为治理信息单元并采集其运行状态；提取历史调度资源量与未重复上报率，构建时间序列特征向量，利用循环神经网络提取资源潜势特征，结合当前资源生成局部策略系数，进行策略匹配与冲突判断，冲突时基于位置匹配优化配置，实现治理效率的动态评估与调优。

本发明授权一种基于深度学习的城市治理动态分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的城市治理动态分析方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：检测上报事件处理状态评估城市治理效率，根据城市治理效率判断是否调取待处理事件数据以及城市治理信息，将城市治理信息划分为不同治理信息单元，并采集各治理信息单元的当前运行状态数据； 步骤S2：获取各治理信息单元的任务执行数据，构建循环神经网络模型，得到各治理信息单元的资源潜势特征，结合当前运行状态数据生成局部策略系数； 步骤S3：将待处理事件数据结合所有治理信息单元的局部策略系数进行策略分析，基于各治理信息单元的策略分析结果判定是否存在动作策略冲突； 在步骤S3中，调取各治理信息单元中可处置任务类型集，与待处理事件数据中各待处理事件的事件类型进行匹配； 判断各治理信息单元的可处置任务类型集是否包含事件类型； 若治理信息单元的可处置任务类型集中包含事件类型，则将待处理事件对应治理信息单元的调度可行性值设定为1； 反之，将调度可行性值设定为0； 在步骤S3中，基于调度可行性值，将待处理事件的处理进度与治理信息单元的局部策略系数进行融合分析，得到治理信息单元对各待处理事件的策略适配得分； 策略适配得分表达式为：，其中，A为治理信息单元的调度可行性值，为各待处理事件的处理进度，为治理信息单元的局部策略系数，为策略适配得分； 在各待处理事件中，将策略适配得分最高的治理信息单元作为对应待处理事件的第一治理信息单元； 若治理信息单元作为第一治理信息单元出现的次数大于预设次数阈值，则判断存在动作策略冲突，并标记对应治理信息单元； 步骤S4：检测到动作策略冲突后，将待处理事件的事件位置和治理信息单元的地理位置进行匹配，生成最优配置结果，并重新评估城市治理效率。

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