基于知识检索增强的铁路应急处置策略智能生成方法OA

针对铁路系统在复杂多变运营环境中,应急预案现场适用性差、严重依赖人工经验且知识索引效率低下的问题,提出1种基于知识检索增强的铁路应急处置策略智能生成方法。首先,通过基于语义理解的多层分类架构模型识别突发事件的类型、地点、严重程度等场景特征,以此作为应急处置知识库检索索引;其次,采用密集向量检索与关键词匹配相结合的混合检索策略,精准定位特定场景的相关信息;最后,建立“系统全局约束+用户场景适配”的双角色提示机制,驱动生成符合工作人员习惯的规范化处置策略。结果表明:所提方法生成处置策略的忠实度和相关性指标达到0.880和0.966,均优于基准方法;复杂事件场景的相关性指标为0.901,略低于单一事件场景指标,可保持较好的稳定性;生成应急处置策略的平均耗时为9.610 s,显著低于Graph RAG基准方法。该方法可有效满足应急处置的准确性、通用性和实时性要求,为提升铁路复杂突发事件场景下的应急决策能力提供可靠的技术支撑。