基于深度学习的应急响应方案动态生成研究

原瑜宁

2025届 应用统计专业

中文摘要：突发事件的复杂性让应急响应方案的动态生成与评估调整成为了一大难题。传统的应急响应常常面临数据样本不足、情景逻辑不清晰等问题，本文从构建数据集、情景网络结构、应急响应方案动态生成模型以及方案的评估与优化调整四个方面展开研究，提出了一个完整的应急响应方案动态生成框架。首先，为了解决现有数据集样本不足且数据结构不能较好地刻画情景逻辑的问题，本文基于国家电网数字化预案和智联招聘人岗匹配信息，构建了“阶段-情景-任务-指令”、“应急角色-角色职能”和“职位-职位说明-个人描述”三个数据集。

其次，本文通过分析“临夏积石山6.2级地震灾害”的案例，研究积石山地震这一初始致灾因子对电力设施造成的影响，明确了具体的情景节点并确定了在应急响应过程中各个情景节点之间的因果关系，构建了情景网络结构图。

第三，基于构建好的情景网络结构图，本文提出了RoBERTa-BiLSTM-Attention文本分类融合模型和Dual-Tower-RoBERTa-CL文本匹配模型来研究应急响应方案的动态生成.RoBERTa-BiLSTM-Attention文本分类融合模型在标注完成的“阶段-情景-任务-指令”数据集上进行训练，然后对未标注的数据进行分类，而后将该模型的分类结果结合情景网络结构图，得到在具体的“应急阶段”和“情景节点”之下所对应的“任务”和“指令”。Dual-Tower-RoBERTa-CL文本匹配模型用于“指令”与“应急角色”之间的匹配推荐。该模型在“职位-职位说明-个人描述”数据集上进行训练，完成之后将“指令”和“应急角色”输入到Dual-Tower-RoBERTa-CL匹配模型当中，便可以使每一条“指令”匹配到最为合适的“应急角色”。

第四，本文通过多粒度语言评价模糊方法和专家权重动态修正策略，对生成的应急响应方案进行评估和调整。本方法结合了修正后的专家权重，计算各个方案的模糊语义值并进行排序，将得分最低的方案剔除掉，从而确定了最终的应急响应方案。

最后，本文依据构建好的数据集和情景网络结构图，系统地完成了应急响应方案的动态生成工作。其中，RoBERTa-BiLSTM-Attention文本分类融合模型结合RoBERTa预训练模型、双向长短期记忆网络和注意力机制，提升了任务分类的准确性，与基础BERT模型相比，该模型准确率提升了2.87%，召回率提升了4.29%，达到了89.31%，F1分数提升了3.79%。然后利用训练好的模型对未标注的数据进行分类，而后结合情景网络结构图，得到了“应急阶段-情景节点-任务-指令”的匹配结果。Dual-Tower-RoBERTa-CL文本匹配模型通过两个独立的RoBERTa编码器和引入的对比学习InfoNCE损失函数提升了召回率，与基础模型相比，Recall@1指标提升了3.56%，Recall@10指标达到了99.54%。将“指令”和“应急角色”输入该模型，就完成了应急响应方案的动态生成。而后对生成的方案进行评估优化，验证了方案的有效性和可行性，并证明了本文所提出的应急响应方案动态生成框架的逻辑性和完整性。

关键词：应急响应方案，动态生成，双塔模型，对比学习