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龙图腾网获悉应急管理部大数据中心申请的专利结合区域铁塔监测数据的灾害等级预测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：CN121032206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511167584.6，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权结合区域铁塔监测数据的灾害等级预测方法及系统是由房玉东;王棚飞;刘永强;路璐;史浩设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合区域铁塔监测数据的灾害等级预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了结合区域铁塔监测数据的灾害等级预测方法及系统，涉及灾害等级预测技术领域，包括：实时采集目标区域获得铁塔数据，对铁塔数据进行关键特征提取得到铁塔特征；获取专家知识，结合历史灾害数据和专家知识构建灾害等级分析模型；将铁塔特征输入灾害等级分析模型进行灾害等级评估，输出灾害等级评估结果；基于灾害等级评估结果制定应急响应计划，并执行应急响应计划。通过本申请可以解决现有技术中由于未准确分析灾害类型和影响机制的多样性，导致影响灾害等级评估准确性、有效性的技术问题，实现多灾种情境下的精确灾害等级评估与动态应急响应能力的技术目标，达到提高灾害评估准确性的技术效果。

本发明授权结合区域铁塔监测数据的灾害等级预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.结合区域铁塔监测数据的灾害等级预测方法，其特征在于，包括： 实时采集目标区域获得铁塔数据，对所述铁塔数据进行关键特征提取得到铁塔特征； 获取专家知识，结合历史灾害数据和所述专家知识构建灾害等级分析模型； 将所述铁塔特征输入所述灾害等级分析模型进行灾害等级评估，输出灾害等级评估结果； 基于所述灾害等级评估结果制定应急响应计划，并执行所述应急响应计划； 所述结合历史灾害数据和所述专家知识构建灾害等级分析模型，包括： 以时间、地点、灾害类型、强度、铁塔离线率、离线数量和影响范围构建数据维度； 根据所述数据维度提取历史灾害数据； 结合所述历史灾害数据和所述专家知识，提取离线率、离线数量、水浸率、倾斜角度和环境条件，获得输入特征； 结合所述历史灾害数据和所述专家知识，提取灾害等级，获得输出目标； 构建深度神经网络架构，通过所述输入特征和所述输出目标训练所述深度神经网络架构，获得所述灾害等级分析模型； 所述通过所述输入特征和所述输出目标训练所述深度神经网络架构，之前包括： 结合所述历史灾害数据和所述专家知识，分析目标铁塔之间的连锁风险效应，获取多因子动态变量； 基于所述多因子动态变量的连锁风险效应，获取关联输入特征和关联输出目标； 将所述关联输入特征和所述关联输出目标分别输入至所述输入特征和所述输出目标。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人应急管理部大数据中心，其通讯地址为：100011 北京市东城区和平里九区甲4号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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