本发明涉及数据处理，尤其涉及一种船舶伤员批量转运的智能调度方法。
背景技术：
1、在自然灾害或其他紧急情况时，往往会产生大量伤员，这些情况要求快速、高效地将伤员从危险区域或不适宜的环境中转移进行治疗。没有有效的调度方法，就难以保证伤员得到及时救治，增加了伤员的风险。一种有效的船舶伤员批量转运调度方法可以优化资源的使用（如船舶、救护车、医疗人员等），确保伤员按照伤势严重程度得到适时的医疗干预，并减少对医疗系统的压力。此外，还能提高救援行动的组织协调能力，确保伤员转运过程的安全和效率。然而，传统的船舶伤员批量转运调度方法无法高效且有秩序的对船舶伤员进行转运，使得舶伤员批量转运调度效率较低，并且对船舶伤员转运是按设定路线进行，导致船舶伤员转运风险增加。
技术实现思路
1、基于此，本发明提供一种船舶伤员批量转运的智能调度方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种船舶伤员批量转运的智能调度方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：根据预设的数据集成系统进行船舶以及伤员的集成信息数据采集，生成船舶-伤员集成数据，其中所述船舶-伤员集成数据包括船舶位置数据、船舶状态数据和船舶伤员基本信息数据；
4、步骤s2：基于船舶-伤员集成数据进行伤员转运交互特征分析，生成伤员转运交互特征数据；根据伤员转运交互特征数据进行伤员转运需求分析，生成伤员转运需求数据；
5、步骤s3：对伤员转运需求数据进行转运资源配置图谱映射处理，生成转运资源配置图谱数据；根据转运资源配置图谱数据进行优化转运资源配置分析处理，生成优化转运资源配置数据；
6、步骤s4：根据优化转运资源配置数据进行智能调度转运路径分析处理，生成智能调度转运路径数据。
7、本发明通过预设的数据集成系统对船舶及伤员的信息进行集成数据采集，能够全面收集关于船舶位置、状态以及伤员的基本信息，为后续船舶伤员批量转运决策提供了全面的信息基础，通过实时采集和集成数据，能够快速响应变化情况，及时调整救援计划和资源配置。通过深入分析伤员的转运交互特征，能够精准地识别和分类伤员的具体转运需求，为制定个性化和优先级化的转运计划提供数据支持，通过精准的伤员转运需求分析，能够确保伤员按照伤情严重性和救治紧迫性得到及时转运，从而提高救治的效率和成功率，根据伤员转运需求数据，能够更科学地分配转运资源，确保资源的有效利用，优先满足重伤员的救治需求。通过转运资源配置图谱映射，能够直观地匹配伤员的转运需求与可用的转运资源，实现资源配置的高效化和科学化，优化转运资源配置分析能够确保有限的转运资源得到最合理的分配，优先满足紧急度高和伤情重的伤员转运需求，从而最大化资源的使用效率，通过科学配置转运资源，减少无效转运和资源浪费，从而降低救援成本，并缩短伤员的等待和转运时间，加快救治进程。智能调度算法能够根据当前的道路、天气条件以及转运资源的实时状态，动态规划出最优的转运路径，减少转运时间，避免可能的延误，智能调度转运路径分析考虑到各种突发情况，能够快速调整转运方案，提升救援行动的灵活性和响应速度，通过优化的转运路径规划，降低转运过程中的风险，确保伤员和救援人员的安全。
8、优选地，步骤s1包括以下步骤：
9、步骤s11：根据预设的数据集成系统进行初始的船舶以及伤员信息数据采集，生成初始船舶-伤员数据；
10、步骤s12：对初始船舶-伤员数据进行数据校正调节，生成校正船舶-伤员数据；
11、步骤s13：对校正船舶-伤员数据进行数据集成转换，生成船舶-伤员集成数据。
12、本发明根据预设的数据集成系统进行初始的船舶以及伤员信息数据采集，为整个调度系统提供了初始的数据基础，确保了后续操作有据可依，通过快速采集初始数据，迅速启动救援调度流程，为伤员提供及时救治创造条件。通过校正调节，可以修正初始数据中的错误和偏差，确保后续分析和决策基于更准确的数据，校正过程提升了数据的可靠性，清理、修正数据中的异常值和错误信息，为做出有效的调度决策提供了坚实的数据支持，提升了整体数据质量，为后续的数据分析和应用奠定了基础。对校正船舶-伤员数据进行数据集成转换，生成船舶-伤员集成数据，通过集成转换，将分散的数据信息整合为统一格式，增强数据的应用价值和易用性，集成后的数据为复杂的救援调度决策提供了支撑，使得决策更加精准和高效，集成的数据便于在救援队伍之间共享，加强了不同部门和个体之间的信息交流和协同工作。
13、优选地，步骤s12包括以下步骤：
14、对预设的数据集成系统进行中央数据处理单元日志监测处理，生成日志监测数据；
15、根据日志监测进行数据异常采集节点分析，生成数据异常采集节点；
16、根据数据异常采集节点对初始船舶-伤员数据进行数据校正调节，生成校正船舶-伤员数据。
17、本发明对预设的数据集成系统进行中央数据处理单元日志监测处理，能够精确地识别出数据采集和处理过程中出现异常的节点，为针对性的问题解决提供依据，通过识别和修复异常节点，有效减少数据错误和偏差，从而提高数据的整体质量和可信度，早期识别并处理异常节点，减少对后续数据处理和分析的影响。对异常数据进行校正，确保了数据的准确性，为后续的决策和分析提供了可靠的数据基础，校正异常数据减少了后续数据处理和分析的复杂度和难度，提高了整个数据处理流程的效率，确保数据质量是做出有效决策的前提，校正后的数据可以更好地支持救援调度和资源配置等关键决策，并且保证后续数据采集的可靠性。
18、优选地，步骤s2包括以下步骤：
19、步骤s21：基于船舶位置数据以及船舶状态数据进行船舶航向特征节点分析处理，生成船舶航向特征节点数据；
20、步骤s22：根据船舶伤员基本信息数据进行伤员转运需求类别分析处理，生成伤员转运需求类别数据；
21、步骤s23：基于伤员转运需求类别数据以及船舶航向特征节点数据进行伤员转运交互特征分析，生成伤员转运交互特征数据；
22、步骤s24：根据伤员转运交互特征数据进行伤员批量转运节点分析处理，生成伤员批量转运节点数据；
23、步骤s25：根据伤员批量转运节点数据进行伤员批量转运优先级分析处理，生成伤员批量转运优先级数据；
24、步骤s26：根据伤员批量转运优先级数据以及伤员批量转运节点数据进行伤员转运需求分析处理，生成伤员转运需求数据。
25、本发明通过基于船舶位置数据及船舶状态数据进行的船舶航向特征节点分析处理，生成的船舶航向特征节点数据可以帮助识别最适合进行伤员转运的航向和时间，为救援船舶提供科学的导航支持，并且明确船舶的最优航向有助于缩短救援时间，快速响应伤员的救援需求。根据船舶伤员基本信息数据进行的伤员转运需求类别分析，通过分类伤员转运需求，可以清晰地识别不同伤员的具体需求，如紧急医疗援助、特殊护理等，依据伤员需求类别，更科学地分配医疗资源和转运设施，确保重症伤员得到优先救治，分类明确的转运需求有利于制定更为精准的救治和转运方案。基于伤员转运需求类别数据以及船舶航向特征节点数据进行伤员转运交互特征分析，交互特征分析有助于深入理解伤员转运的复杂需求，如时间敏感性、特殊护理需求等，能够根据伤员和船舶特征制定更加个性化和高效的转运方案，更好地适应复杂多变的实际情况。根据伤员转运交互特征数据进行伤员批量转运节点分析处理，有助于识别出关键的批量转运节点，为集中处理和调度提供依据，明确的转运节点有助于制定更有效的调度策略，如集中转运、分时转运等，识别并优化关键转运节点加强各参与方之间的协同，提高整体转运效率。根据伤员批量转运节点数据进行的伤员批量转运优先级分析处理确定转运优先级，确保最紧急需求的伤员能够优先得到救治，依据优先级分配救援资源，避免资源浪费，提升资源利用效率，提升整体救援效率。根据伤员批量转运优先级数据及伤员批量转运节点数据进行的伤员转运需求分析，更精准地匹配伤员的转运需求与可用资源，确保需求与供给之间的最佳匹配，减少实施中的不确定性。
26、优选地，步骤s21包括以下步骤：
27、根据船舶位置数据以及船舶状态数据进行船舶运动趋势聚类分析，生成船舶运动趋势聚类数据；
28、根据船舶运动趋势聚类数据进行时序趋势特征分析处理，生成船舶时序趋势特征数据；
29、根据船舶时序趋势特征数据进行船舶航向特征节点分析处理，生成船舶航向特征节点数据。
30、本发明根据船舶位置数据以及船舶状态数据进行船舶运动趋势聚类分析，揭示不同船舶的运动模式，为进一步的航向规划和安全评估提供基础，了解船舶的运动趋势有助于优化相关资源的调配，比如救援队伍的部署、医疗设施的准备等，通过精确掌握船舶运动的趋势和模式，提升救援计划的准确性，避免不必要的误区。将船舶运动趋势与时间维度结合，进行时序趋势特征分析，理解船舶运动的时间规律和特点，基于时序分析的结果，对船舶未来的航向和位置变化进行预测，为紧急响应和救援准备提供时间窗口。对船舶时序趋势特征数据的进一步分析，明确救援和转运中的关键节点，如最适合进行伤员转运的位置和时间点，识别出的航向特征节点有助于优化救援路径，减少转运时间，提升救援效率。
31、优选地，步骤s23包括以下步骤：
32、根据伤员转运需求类别数据以及船舶航向特征节点数据进行伤员转运关联规则挖掘处理，生成伤员转运关联数据；
33、根据伤员转运关联数据进行伤员转运交互类型分析处理，生成伤员转运交互类型数据；
34、对伤员转运交互类型数据进行特征评估处理，生成伤员转运交互特征评估数据；
35、根据伤员转运交互特征评估数据进行伤员转运交互特征分析，生成伤员转运交互特征数据。
36、本发明挖掘伤员转运需求与船舶航向之间的关联规则，揭示其中的隐藏模式和依赖关系，为制定更加精准的转运策略提供依据，通过识别转运需求与航向特征之间的关联，优化救援决策，确保伤员转运计划的有效性和实用性，关联规则挖掘有助于更合理地配置救援资源，确保资源在最需要的地方得到利用。通过分析转运关联数据，进一步细化对伤员转运需求的理解，识别出不同类型的转运交互场景，基于交互类型的分析，制定更加针对性的转运方案，满足伤员的具体需求，明确不同的转运交互类型有助于提升救援操作的精确度和成功率。通过对转运交互类型的特征进行评估，评估转运需求的复杂度和紧急度，为优先级分配提供依据，特征评估有助于更科学地分配救援资源，确保资源能够高效地满足最紧迫的需求。根据伤员转运交互特征评估数据进行伤员转运交互特征分析，深化对伤员转运需求的理解，识别更为细致的需求特征，利用交互特征数据，制定更精细化、个性化的转运计划，确保每位伤员的需求都得到满足，精准的交互特征分析有助于提升转运执行的效率和效果，减少等待时间，提高救治成功率。
37、优选地，步骤s3包括以下步骤：
38、步骤s31：获取转运资源数据；
39、步骤s32：根据伤员转运需求数据对转运资源数据进行转运资源属性定义，生成转运资源属性数据；
40、步骤s33：根据转运资源属性数据进行转运资源图谱节点设计，生成转运资源图谱节点数据，并对转运资源图谱节点数据进行节点关系标识处理，生成标识转运资源图谱节点数据；
41、步骤s34：根据标识转运资源图谱节点数据对伤员转运需求数据进行转运资源配置图谱映射处理，生成转运资源配置图谱数据；
42、步骤s35：根据预设的转运资源配置条件进行转运资源配置优化目标函数设计，生成转运资源配置优化目标函数；
43、步骤s36：根据转运资源配置优化目标函数以及转运资源配置图谱数据进行优化转运资源配置分析处理，生成优化转运资源配置数据。
44、本发明获取转运资源数据为整个救援调度系统提供了关于可用转运资源的基本信息，包括种类、数量、位置等，确保后续操作有据可依，明确现有资源状况有助于在紧急情况下快速、灵活地调配资源。根据伤员转运需求数据进行转运资源属性定义，明确各资源的功能、容量、速度等关键属性，便于后续精确匹配资源与需求，资源属性数据的生成有助于提高资源配置的精度，确保每项资源能够满足特定的转运需求。通过转运资源图谱节点的设计及节点关系的标识处理，构建了一个资源之间关系的可视化网络，有助于理解资源之间的相互作用和依赖性，标识处理后的资源图谱节点数据为转运资源的调度提供了逻辑上的支持，使资源调度更加合理和有效。通过转运资源配置图谱映射处理，能够精确地将特定的伤员转运需求与适合的转运资源进行匹配，显著提升了资源配置的效率，确保资源能够迅速且准确地被分配到需求最迫切的地方。通过设计优化目标函数，明确了资源配置优化的具体目标，如最小化转运时间、成本或最大化效率等，为资源配置提供了明确的优化方，优化目标函数的设计有助于提高转运资源的利用效率，确保以最少的资源投入获得最大的转运效益。基于优化目标函数和转运资源配置图谱数据的分析处理，实现转运资源配置的最优化，确保资源在满足所有转运需求的前提下得到最有效的利用，优化后的资源配置能够显著提升救援响应的及时性和有效性。
45、优选地，步骤s36包括以下步骤：
46、步骤s361：根据伤员批量转运优先级数据对转运资源配置图谱数据进行图谱节点加权处理，生成图谱节点权重数据；
47、步骤s362：根据转运资源配置优化目标函数对相邻的图谱节点权重数据对应的转运资源配置图谱数据进行图谱节点配置优化调节处理，生成图谱节点配置优化数据；
48、步骤s363：迭代执行步骤s362，并将迭代后的图谱节点配置优化数据作为优化转运资源配置数据。
49、本发明根据伤员批量转运优先级数据对转运资源配置图谱数据进行图谱节点加权处理，通过赋予不同的权重，明确表示各个节点（即转运任务或资源）的优先级，确保高优先级的转运需求得到先行满足。加权后的图谱节点为转运资源的分配提供了直观的指导，资源配置过程可以更加侧重于权重较高（优先级较高）的节点，提高资源配置的合理性和有效性。基于优化目标函数进行的节点配置优化调节处理有助于实现更高效的资源配置，确保资源的分配更加符合实际的救援需求和优先级设定，通过优化调节处理，缩短资源配置和调度的时间，加快救援响应速度，提升救援效率。迭代执行可以不断调整和优化资源配置，使之始终保持在最优状态，迭代过程有助于资源配置方案更好地适应复杂多变的救援需求，确保即便在需求发生变化时也能快速调整资源配置，满足新的需求，逐步提升转运资源配置方案的准确性和有效性，最终实现对伤员的高效救援。
50、优选地，步骤s4包括以下步骤：
51、步骤s41：根据优化转运资源配置数据进行转运路径参数分析处理，生成转运路径参数；
52、步骤s42：获取实时转运路径gis数据；
53、步骤s43：根据转运路径参数数据以及实时转运路径gis数据进行转运路径的多决策分析处理，生成多决策转运路径数据；
54、步骤s44：对多决策转运路径数据进行多决策转运路径的路径分段处理，生成多决策分段转运路径数据；
55、步骤s45：对多决策分段转运路径数据进行分段路径转运效率评估处理，生成分段路径转运效率数据；
56、步骤s46：根据分段路径转运效率数据以及多决策分段转运路径数据进行智能调度转运路径分析处理，生成智能调度转运路径数据。
57、本发明通过对优化转运资源配置数据进行分析处理，生成的转运路径参数为后续的路径规划提供了定制化的依据，确保转运路径的规划能够满足特定的资源配置和需求条件，精确的路径参数有助于提高转运路径规划的准确性，确保转运更加高效和安全。实时的gis数据为转运路径规划提供了当前的交通和地理环境信息，使路径规划更加符合实际情况，及时反映的环境变化（如道路封闭、交通拥堵）有助于提升转运路径规划的适应性和灵活性。根据转运路径参数数据以及实时转运路径gis数据进行转运路径的多决策分析处理，提供了多个转运选项，有助于从中选择最优路径，多决策分析加深了对各种转运选项的理解，使路径选择过程更加科学和合理。对多决策转运路径数据进行多决策转运路径的路径分段处理，便于聚焦于潜在的最优路径，减少了对次优选项的考虑，提高了路径规划的效率。对多决策分段转运路径数据进行分段路径转运效率评估处理，生成的分段路径转运效率数据为最终路径选择提供了量化的效率评估，有助于比较不同路径的效率和实用性，基于效率评估结果，进一步优化路径选择，确保选择的路径在时间和资源利用上都是最优的。根据分段路径转运效率数据以及多决策分段转运路径数据进行智能调度转运路径分析处理，反映了综合考虑各种因素后的最优路径选择，确保转运操作的最高效率和最低风险，智能调度考虑了实时环境变化，使得转运路径具有更高的适应性和灵活性，能够快速响应突发事件，并动态改变转运路线。
58、优选地，步骤s46包括以下步骤：
59、步骤s461：根据分段路径转运效率数据对多决策分段转运路径数据进行低效分段转运路径剔除，以得到目标分段转运路径数据；
60、步骤s462：根据实时转运路径gis数据以及分段路径转运效率数据对目标分段转运路径数据进行实时目标分段转运路径效率评估，生成实时目标分段转运路径效率数据；
61、步骤s463：根据实时目标分段转运路径效率数据进行转运路径动态变动指令设计，生成转运路径动态变动指令数据；
62、步骤s464：根据转运路径动态变动指令数据以及高效分段转运路径数据进行智能调度转运路径分析处理，生成智能调度转运路径数据。
63、本发明根据分段路径转运效率数据对多决策分段转运路径数据进行低效分段转运路径剔除，确保仅考虑效率高、实用性强的转运路径，减少决策复杂度。基于最新的地理信息和交通状况评估路径效率，确保路径选择与当前实际情况最为匹配，实时评估有助于识别和适应突发事件，如交通事故或突变的天气条件，确保转运路径的最优选择。根据实时目标分段转运路径效率数据进行转运路径动态变动指令设计，为转运过程中可能出现的变化提供预设的响应指令，增加救援行动的灵活性和响应能力，通过动态调整指令，可以快速适应转运路径上的突发变化。根据转运路径动态变动指令数据以及高效分段转运路径数据进行智能调度转运路径分析处理，生成的智能调度转运路径数据考虑了实时情况和动态变化，提供了最优的转运路径选择，智能调度能够根据实时数据和预设指令快速调整路径，优化转运过程的时间效率和安全性，减少不必要的延误和风险。
64、本技术有益效果在于，本发明通过合理分析船舶伤员转运的需求，以进行高效且有秩序的船舶伤员转运资源分配，提高了船舶伤员批量转运调度效率，最大化地满足了船舶伤员批量转运需求，并且动态规划了船舶伤员转运路线，缩短了船舶伤员的转运时间，降低了转运过程中的风险。
1.一种船舶伤员批量转运的智能调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的船舶伤员批量转运的智能调度方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的船舶伤员批量转运的智能调度方法，其特征在于，步骤s12包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的船舶伤员批量转运的智能调度方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的船舶伤员批量转运的智能调度方法，其特征在于，步骤s21包括以下步骤：
6.根据权利要求4所述的船舶伤员批量转运的智能调度方法，其特征在于，步骤s23包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的船舶伤员批量转运的智能调度方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的船舶伤员批量转运的智能调度方法，其特征在于，步骤s36包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的船舶伤员批量转运的智能调度方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：
10.根据权利要求1所述的船舶伤员批量转运的智能调度方法，其特征在于，步骤s46包括以下步骤：
