WO2025139187A1 一种基于机器学习的大数据智能决策分析方法及系统 （福建省星云大数据应用服务有限公司）

(19)世界知识产权组织G06Q50/26(2024.01)G06N5/0G01V1/30(2006.01)G06N5/0G06Q10/0635(2023.01)G06N20/00(2019.01)(21)国际申请号：PCT/CN2024/123871(22)国际申请日：2024年10月10日(10.10.2024)(71)申请人：福建省星云大数据应用服务有限公市闽侯县荆溪镇杜坞43号海盛磐基科学城B2栋8-11层350101(CN)。杨璐璐(YANG,Lulu);中国福建省福州市闽侯县荆溪镇杜坞43号海盛磐基科学城B2栋8-11层350101(CN)。刘晗之(LIU,Hanzhi);中国福建省福州市闽侯县荆溪镇杜坞43号海盛磐基科学城B2栋8-11层350101(CN)。刘凌坤(LIU,Lingkun);中国福建省福州市闽侯县荆溪镇杜坞43号海盛磐基科学城B2国福建省福州市闽侯县荆溪镇杜坞43号海盛设定模块分析模块图1]捕捉模块采集模块无线网络交互AAWirelessnetworkintKKConfigurationm(74)代理人：厦门市新华专利商标代理有限公AGENCYCO.,LTD);中国福建省厦门市思明区软件园二期望海路15号201361008(CN)。(81)指定国(除另有指明，要求每一种可提供的国家BH,BN,BR,BW,BY,BZ,CA,CH,CL,CN,CCV,CZ,DE,DJ,DK,DM,DO,DZ,EC,EGB,GD,GE,GH,GM,GT,HN,HR,HU,IDIR,IS,IT,JM,JO,JP,KE,KG,KH,KN,KP,KLA,LC,LK,LR,LS,LU,LY,MA,MD,MGMU,MW,MX,MY,MZ,NA,NG,NI,NO,NZ,PE,PG,PH,PL,PT,QA,RO,RS,RU,RW,SASE,SG,SK,SL,ST,SV,SY,TH,TJUA,UG,US,UZ,VC,VN,WS,ZA,ZM(84)指定国(除另有指明，要求每一种可提供的地区NA,RW,SC,SD,SL,ST,SZ,TZ,UG,ZM,ZW),欧亚(AM,AZ,BY,KG,KZ,RU,TJ,TM),欧洲(AL,AT,BE,BG,CH,CY,CZ,DE,DK,EE,ES,FI,FR,GBHU,IE,IS,IT,LT,LU,LV,MC,ME,MK,MTPL,PT,RO,RS,SE,SI,SK,SM,TR),OAPI(BFCG,CI,CM,GA,GN,GQ,GW,KM,ML (57)摘要：本发明涉及数据分析技术领域，具体涉及一种基于机器学习的大数据智能决策分析方法及系统，包括交互层、分析层及决策层；用户的实时位置信息及用户所在区域建筑参数通过交互层捕捉，地震信息同步基于交互层实时采集，分析层接收交互层实时采集地震信息，本发明能够结合用户实时位置信息及地震信息，为用户带来较佳的地震避险维护效果，确保无组织的用户群体，在地震发生时，能够以该系统提供数据，更具秩序的从屋内撤出，有效保障了地震发生时，屋内用户的逃生概率，且在屋内用户无法逃生时，同时以位置信息反馈的方式，为救援人员提供数据支持，以便于更加高效的开展救援工作，为用户进一步提供安全保障。1WO2025/139187说明书[0001]本发明涉及数据分析技术领域，具体涉及一种基于机器学习的大数据智能决策分析方法及系统。背景技术[0002]地震，又称地动、地振动，是地壳快速释放能量过程中造成的振动，期间会产生地震波的一种自然现象。[0003]地震往往伴随有房屋倒塌，这对房屋内部的居民产生的较大的生命威胁，目前随科技的发展，已有地震预报技术来辅助屋内居民提前撤离逃生，但：[0004](1)部分居民在逃生时，可能会因紧张、情绪激动而失去或降低方向辨别及逃生目标区域正确判定的能力，进而在地震发生时，居民的逃生概率受到一定程度的影响；[0005](2)不具备逃生条件的居民被地震造成倒塌的房屋墙体掩埋，等待救援时，绝大多数依靠搜救犬或科技设备被动式搜救，受困居民不具备主动求救的条件[0006]针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种基于机器学习的大数据智能决策分析方法及系统，解决了上述背景技术中提出的技术问题。[0007]为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：[0008]第一方面，一种基于机器学习的大数据智能决策分析系统，包括交互层、分析层及决策层；[0009]用户的实时位置信息及用户所在区域建筑参数通过交互层捕捉，地震信息同步基于交互层实时采集，分析层接收交互层实时采集地震信息，基于地震信息触2WO2025/139187发于用户所在区域建筑参数中分析安全区域分析到的安全区域，进一步基于交互层中捕捉用于设定触发阈值，应用触发阈值与接收模块接参数识别空旷区域，进一步应用安全区域分析逻捕获用户的实时位置信息及用户所在区域的建筑参数，地震信息，储存模块用于接收捕捉模块捕获的用户实域建筑参数，基于用户所在区域建筑参数构建区域有的移动设备中，采集模块于用户持有的移动设备信息确认用户所在区域范围，进一步捕捉用户所在区建筑承重结构材质，储存模块在构建区域建筑3WO2025/139187执行区域建筑模型的拓展，储存模块中储存的用户实时位置信息于决策层运行前，仅储存最新捕捉的用户实时位置信息，于决策层运行后，对捕及地震信息中，用户实时位置信息来源于储存模块，用设定模块中设定的触发阈值为安全震级，所模块接收的地震信息进行比对时，应用的接收模块接收数；为空旷区域相邻的第i个建筑与空旷区域相近外立面面积；为空旷区域相邻的第i个建筑与空旷区域相近外立面的贴地边长；为空旷区域中4WO2025/139187[0019]其中，常数y取值范围为：,且服从空旷区域相邻建筑越高，则常数y取值越大，反之，则常数y取值越小的设定逻辑，建筑安全系数基于建筑承重结构材质进行设定，建筑承重结安全系数取值越大，反之，则建筑安全系数s越高，则表示空旷区域越不安筑模型中所有道路所在区域及建筑所在区域进行识别，进一步将所有道路所在区域及建筑所在区域于区域建筑模型中分割舍弃，剩余所得区求取后，进一步应用安全区域判定阈值与空旷区域安全分比对，基于安全区域判定阈值判定各空旷区域是否为安全区域，所区域建筑模型中获取，所述安全区域的规格参数包括：安全区接收分析层中分析到的安全区域及安全区域规格参数，储存的用户实时位置信息，设定安全区域与用户配置比户配置比例完成用户与安全区域的配置，传输模块q5WO2025/139187户与安全区域的配置时，应用安全区域规格参数及取安全区域可配置用户总量，进一步基于用户用户总量，对安全区域配置用户，且基于用户实时位置信息对安全区域配置用息中地震结束时间进行获取，在地震结束时间到达后刷新系统运行，控制系统的交互层中捕捉模块运行，以捕捉模块运行捕捉的用户实时位置信息与配置模通过介质电性连接有采集模块及捕捉模块，所述接收设定模块及分析模块，所述分析模块通过无线网络交互连接有配置模块，所述户所在区域中建筑参数进行捕捉，基于用户所在区6WO2025/139187过程中能够结合用户实时位置信息及地震信息，为护效果，确保无组织的用户群体，在地震发生时，[0038]2、本发明中系统在运行过附图说明现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全7WO2025/139187基于交互层实时采集，分析层接收交互层实时采集地发于用户所在区域建筑参数中分析安全区域分析到的安全区域，进一步基于交互层中捕捉采集的用户实时位置信息、用户所在区域建筑参数及地设定触发阈值，应用触发阈值与接收模块接触发分析模块运行，分析模块用于获取接收模块接收,基于用户所在区域建筑参数分析安全区域；识别空旷区域，进一步应用安全区域分析逻辑对,再以分析结果确认识别到的空旷区域中安全区域；置信息及用户所在区域的建筑参数，采集模块用于实时采块用于接收捕捉模块捕获的用户实时位置信息及用户用户所在区域建筑参数构建区域建筑模型，对捕[0053]其中，捕捉模块及采集模块以软件APP的格式安装于系统服务各用户持有的移动设备中，采集模块于用户持有的移动设备中通过震信息包括：震源、震源震级、预估震级、地震到达时间、地震结束时间，预8WO2025/139187分析安全区域时，同步应用区域建筑模型代替用户所在区域建筑参数，分析模/区域相邻的第i个建筑与空旷区域相近外立面的贴地边长；为空旷区域个n相邻建筑的总量；为空旷区域相邻道路的总量；为空旷区域相则常数y取值越大，反之，则常数y取值越小的设定逻辑于建筑承重结构材质进行设定，建筑承重结置信息，设定安全区域与用户配置比例，基于安全区域与用户配置比例完成用户与安全区域的配置，传输模块用于接收配置模块中用户与安全区域配置9WO2025/139187,将配置结果向用户持有的移动设备中反馈，定位模块用于实时获取交互层中每y平方米内放置的q名用户，配置模块基于安全区域与用户配置比例执行用户安全区域可配置用户总量，进一步基于用户实时位置信息及安全区域可配置用户总量，对安全区域配置用户，且基于用户实时位置信息对安全区域配置用户集模块及捕捉模块，接收模块通过介质电性连接有设模块通过无线网络交互连接有配置模块，配置模块通过介质电性连接有传输模参数，采集模块同步实时采集地震信息，储存模的用户实时位置信息及用户所在区域建筑参数，基于用户所在区域建区域建筑模型，对捕获的用户实时位置信息及区域建筑模型进行储存，再由接收模块接收交互层中实时采集的用户实时位置信息、及地震信息，设定模块同步设定触发阈值，应用触发阈震信息比对，基于比对结果触发分析模块运行，分析模块进一步获取接收模块接收的用户所在区域建筑参数，基于用户所在区域建筑后通过配置模块接收分析层中分析到的安全区域层中储存模块中储存的用户实时位置信息，设定安全于安全区域与用户配置比例完成用户与安全置模块中用户与安全区域配置结果，将配置结果向用户持,并由定位模块实时获取交互层中捕捉到的用户位置信息；WO2025/139187[0061]基于上述系统，有效保障了地震发生时，地震对于屋内住户用户的生命安全，且为屋内住户用户提供指定的逃生目标区域，极大程度的降低了因地震而产生的对屋内住户用户的安全威胁；[0062]参见图3所示，该图进一步展示了分析模块中设定的安全区域分析逻辑，在具体应用阶段，逻辑中应用的参数来源，进一步确保分析逻辑稳定的于系统中实施。[0063]实施例2[0064]在具体实施层面，在实施例1的基础上，本实施例参照图1所示对实施例1中一种基于机器学习的大数据智能决策分析系统作进一步具体说明：[0065]捕捉模块在获取用户实时位置信息后，基于所有用户的位置信息确认用户所在区域范围，进一步捕捉用户所在区域范围内建筑参数，建筑参数包括：建筑所在位置坐标、建筑相互连接道路坐标、建筑外立面长宽高、建筑承重结构材质,储存模块在构建区域建筑模型时，应用建筑所在位置坐标、建筑相互连接道路坐标、建筑外立面长宽高，完成区域建筑模型的构建，采集模块运行连续获取用户实时位置信息，进一步基于用户实时位置信息，执行区域建筑模型的拓展，储存模块中储存的用户实时位置信息于决策层运行前，仅储存最新捕捉的用户实时位置信息，于决策层运行后，对捕捉模块连续捕获的用户实时位置信息进行连续储存。[0066]通过上述设置，进一步提供以系统中交互层以指定的运行逻辑运行，确保系统中交互层稳定运行，为系统中分析层及决策层的运行提供先要数据支持。[0067]如图1所示，接收模块接收的用户实时位置信息、用户所在区域建筑参数及地震信息中，用户实时位置信息来源于储存模块，用户所在区域建筑参数以储存模块中储存区域建筑模型作为替代，地震信息来源于交互层中采集模块，设定模块中设定的触发阈值为安全震级，设定模块中应用触发阈值与接收模块接收的地震信息进行比对时，应用的接收模块接收的地震信息为预估震级；[0068]其中，触发阈值表示为：,x为安全震级，预估震级不处于触发阈值内，则触发分析模块运行，反之，则跳转接收模块运行；WO2025/139187所在区域及建筑所在区域进行识别，进一步将所有道域判定阈值判定各空旷区域是否为安全区域，安全互层中捕捉模块运行，以捕捉模块运行捕捉于该系统未完成地震撤逃的用户，仍能够以WO2025/139187户所在区域中建筑参数进行捕捉，基于用户所在区信息，为用户带来较佳的地震避险维护效果，确保无发生时，能够以该系统提供数据，更具秩序生时，屋内用户的逃生概率，且在屋内用户无法的方式，为救援人员提供数据支持，以便于更加高效的开展救援工作，为用户进一步提供安全保障；且本系统在运行过程中，受用户群例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其WO2025/139187PCT/C[权利要求1]权利要求书一种基于机器学习的大数据智能决策分析系统，其特征在于，包括交互层、分析层及决策层；用户的实时位置信息及用户所在区域建筑参数通过交互层捕捉，地震信息同步基于交互层实时采集，分析层接收交互层实时采集地震信息，基于地震信息触发于用户所在区域建筑参数中分析安全区域的操作，决策层实时接收分析层中分析到的安全区域，进一步基于交互层中捕捉的用户实时位置信息配置安全区域，再以配置的安全区域坐标向交互层反馈；所述分析层包括接收模块、设定模块及分析模块，接收模块用于接收交互层中实时采集的用户实时位置信息、用户所在区域建筑参数及地震信息，设定模块用于设定触发阈值，应用触发阈值与接收模块接收的地震信息比对，基于比对结果触发分析模块运行，分析模块用于获取接收模块接收的用户所在区域建筑参数，基于用户所在区域建筑参数分析安全区域；所述分析模块中设定有安全区域分析逻辑，分析模块运行阶段，基于区域建筑参数识别空旷区域，进一步应用安全区域分析逻辑对各识别到的空旷区域进行分析，再以分析结果确认识别到的空旷区域中安全区域；其中，分析模块中确认的安全区域实时向决策层反馈，并在向决策层反馈时，安全区域的规格参数同步与对应安全区域相互配置的向决策层同步反馈。[权利要求2]根据权利要求1所述的一种基于机器学习的大数据智能决策分析系统，其特征在于，所述交互层包括捕捉模块、采集模块及储存模块，捕捉模块用于捕获用户的实时位置信息及用户所在区域的建筑参数，采集模块用于实时采集地震信息，储存模块用于接收捕捉模块捕获的用户实时位置信息及用户所在区域建筑参数，基于用户所WO2025/139187在区域建筑参数构建区域建筑模型，对捕获其中，所述捕捉模块及采集模块以软件APP的格式安装于系统服务网络实时采集地震信息，地震信息包括：震源、区域范围内建筑参数，建筑参数包括：建筑所在位置坐标、建统，其特征在于，所述接收模块接收的用户实时位置信息、用户代，地震信息来源于交互层中采集模块，设WO2025/139187其中，触发阈值表示为：x为安全震级，预估于触发阈值内，则触发分析模块运行，反之，则跳转接收模块运行。分析系统，其特征在于，所述分析模块运行阶段，获取用户所在区域建筑参数，基于用户所在区域建筑参数分析安1外立面的贴地边长；为空旷区域中相对7平行方向的最大总量；为空旷区域相邻道路的总量；为空旷区域相邻m其中，常数γ取值范围为：,且服从空旷区域相邻建筑越高，则常数y取值越大，反之，则常数y取值越WO2025/139187模型，对区域建筑模型中所有道路所在区域别，进一步将所有道路所在区域及建筑所在区域于区域建筑模型中在求取后，进一步应用安全区域判定阈值与空旷区域安全区域与用户配置比例，基于安全区域与用户配置比例完成用户与安进一步基于用户实时位置信息及安全区域可配WO2025/139187[权利要求8]区域配置用户，且基于用户实时位置信息对安全区域配置用户时，服从用户距离安全区域越近，则越优先配置。根据权利要求7所述的一种基于机器学习的大数据智能决策分析系统，其特征在于，所述定位模块运行实时接收交互层中采集的地震信息，对地震信息中地震结束时间进行获取，在地震结束时间到达后刷新系统运行，控制系统的交互层中捕捉模块运行，以捕捉模块运行捕捉的用户实时位置信息与配置模块中用户与安全区域配置结果进行比对；不处于安全区域的用户实时位置信息的对应用户，实时位置信息被定位模块于捕捉模块中实时获取并储存；处于安全区域的用户实时位置信息的对应用户，实时位置信息在捕捉模块被定位模块控制运行捕捉到实时位置信息后，被定位模块于捕捉模块中获取、储存，并结束。[权利要求9]根据权利要求1所述的一种基于机器学习的大数据智能决策分析系统，其特征在于，所述接收模块通过无线网络交互连接有储存模块，所述储存模块通过介质电性连接有采集模块及捕捉模块，所述接收模块通过介质电性连接有设定模块及分析模块，所述分析模块通过无线网络交互连接有配置模块，所述配置模块通过介质电性连接有传输模块及定位模块。[权利要求10]一种基于机器学习的大数据智能决策分析方法，所述方法是对如权利要求1-9中任意一项所述一种基于机器学习的大数据智能决策分析系统的实施方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:获取用户实时位置信息，基于用户实时位置信息设定用户所在区域，对用户所在区域中建筑参数进行捕捉，基于用户所在区域建筑参数构建区域建筑模型；S2:应用区域建筑模型识别用户所在区域中安全区域；S21:用户所在区域中安全区域识别逻辑的设定阶段；WO2025/139187S3:采集地震信息，在地震发生时，基于用户实时位置信息为用户配置安全区域；S31:用户与安全区域相互配置的配置逻辑设定阶段；S4:基于用户实时位置信息判定用户是否到达安全区域；S5:S4判定结果为是，用户实时位置信息的获取及储存；S6:S4判定结果为否，用户实时位置信息的连续获取及储存。WO2025/139187t网t网络交4分析层接收模块设定模块分析模块捕捉模块采集模块储存模块决策层传输模块传输模块定位模块获取用户实时位置信息，墓于用户实时位置获取用户实时位置信息，墓于用户实时位置信息设定用户所在区域，对用户所在区域中建筑参数进行相捉蒸子用户所在区域建筑参数构建区域建筑模型应用区城建筑核型识别用户所在区域中安全区域采集地震信息，在地震发生时，基于用户实时位置基于用户实时位置信息判定用户是否到达安全区域用户所在区域中安全区域识别逻辑的设定阶段用户与安全区域相互置的配置逻辑设定阶段WO2025/139187[图3]1G06Q50/26(2024.01)i;G01V1/30(2006.01)i;G06Q10/0635(2023.01)i;G06N5/025(2023AccordingtoInternationalPatentClassification(IPC)ortobothnationaMinimumdocumentationsearched(classificationsystemfolCNABS;CNTXT;CNKI;WPABS;DWPI;USTXT;WOTXT;EPTXT:地震，实时，位置，定位，安全，建筑，空旷，earthquake,realtime,location,safe,buCitationofdocument,withindication,whereappropriate,oftherXCN116665409A(THREEGORGESJINSHARIVERCHUADEVELOPMENTCO.,LTD.etal.)29August2023(2023-08-29)ACN116665409A(THREEGORGESJINSHARIVERCHUANYDEVELOPMENTCO.,LTD.etal.)29August2023(2023-08-29)5tobeofparticularrelevance“D”documentcitedbytheapplicantintheinternationalapplication“X”docu“E”earlierapplicationorpatentbutpub“L”documentwhichmaythrowdoubtsonpriorityclaim(s)orwhichis“Y”documentspecialreason(asspecified)“0”documentreferringtoanoraldisclosure,use,exhibitimeans"P"documentpublisheFormPCT/ISA/210(secondshAA国际检索报告国际申请号A.主题的分类G06Q50/26(2024.01)i;G01V1/30(2006.01)i;G06Q10/0635(2023.01)i;G06N5/025(2023.01)按照国际专利分类(IPC)或者同时按照国家检索的最低限度文献(标明分类系