一种基于隐半马尔科夫模型的数字化城市安全预警方法 - Google Patents

资 源 简 介

一种基于隐半马尔科夫模型的数字化城市安全预警方法 - Google Patents

详 情 说 明

本文介绍了一种应用于数字化城市安全预警的创新方法，该方法基于隐半马尔科夫模型（HSMM）进行风险事件的预测和监测。与传统的隐马尔科夫模型相比，该方法能够更准确地刻画安全事件的持续时间特性，适用于城市复杂系统中的异常行为检测。

方法的核心思路是通过观测城市运行中的各类数字化指标（如交通流量、能源消耗、网络活动等）来推断背后潜在的安全状态。隐半马尔科夫模型通过引入状态驻留时间分布，能够识别出短期异常波动和真正的安全隐患。系统在训练阶段学习正常行为模式的特征参数，在预警阶段则实时计算观测序列的概率，当出现低概率事件时触发分级预警机制。

该技术的优势在于能够处理城市多源异构数据的不确定性，同时通过半马尔科夫特性避免了传统方法对状态转移持续时间假设的局限性。实际部署中可结合时空维度分析，实现对基础设施故障、网络安全事件、公共安全风险等场景的早期预警。模型输出的状态概率和剩余时间预测为决策者提供了可量化的风险评估依据。