本申请涉及智能调度领域，且更为具体地，涉及一种城市轨道交通设备应急调度系统及方法。
背景技术：
1、城市轨道交通系统通常承担着巨大的客流量，任何运营中断或事故都可能造成严重的影响和社会成本，为了提高对突发事件的响应速度和处理效率，需要建立科学完备的应急调度预案和应急装备配置，以及应急保障体系。
2、城市轨道交通设备应急调度是指在城市轨道交通系统中，针对突发事件或紧急情况，快速、有效地进行的一系列调度和管理活动。这些活动旨在保障乘客安全、减少服务中断的影响，并尽快恢复正常运营秩序。
3、但由于传统城市轨道交通设备应急调度方法通常依赖人工监测和报告故障情况，导致应急响应速度较慢，也就是人工介入可能会延迟故障检测和处理的时间，增加了故障对轨道交通运营的影响。
4、因此，期待一种优化的城市轨道交通设备应急调度系统。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种城市轨道交通设备应急调度系统及方法，其通过获取轨道交通的故障日志，并采用基于深度学习的自然语言分析和处理技术对所述轨道交通的故障日志进行语义分析和上下文编码，从而来智能地得到该轨道交通的故障的等级，并基于所述故障的等级，采取相应的应急调度措施。通过这样的方式，系统能够自动识别故障日志中的关键词和模式，减少人工识别故障的时间和精力，以此能够提供更精确的故障等级划分，为应急调度提供准确的决策依据，以缩短故障响应时间。
2、根据本申请的一个方面，提供了一种城市轨道交通设备应急调度系统，其包括：
3、轨道交通的故障日志获取模块，用于获取轨道交通的故障日志；
4、故障日志语义编码模块，用于对所述轨道交通的故障日志进行分词处理后进行故障日志语义编码以得到轨道交通多维度故障日志语义编码的序列；
5、日志上下文语义关联模块，用于对所述轨道交通多维度故障日志语义编码的序列进行日志上下文语义关联以得到轨道交通多维度故障日志上下文语义关联编码的序列；
6、语义特征关联增强模块，用于将所述轨道交通多维度故障日志上下文语义关联编码的序列排列为轨道交通多维度故障日志上下文语义关联矩阵后进行语义特征关联增强以得到轨道交通多维度故障日志上下文语义关联增强向量；
7、故障等级判断结果生成模块，用于基于所述轨道交通多维度故障日志上下文语义关联增强向量，得到故障等级判断结果，并基于所述故障等级判断结果，采取相应的应急调度措施。
8、根据本申请的另一方面，提供了一种城市轨道交通设备应急调度方法，其包括：
9、获取轨道交通的故障日志；
10、对所述轨道交通的故障日志进行分词处理后进行故障日志语义编码以得到轨道交通多维度故障日志语义编码的序列；
11、对所述轨道交通多维度故障日志语义编码的序列进行日志上下文语义关联以得到轨道交通多维度故障日志上下文语义关联编码的序列；
12、将所述轨道交通多维度故障日志上下文语义关联编码的序列排列为轨道交通多维度故障日志上下文语义关联矩阵后进行语义特征关联增强以得到轨道交通多维度故障日志上下文语义关联增强向量；
13、基于所述轨道交通多维度故障日志上下文语义关联增强向量，得到故障等级判断结果，并基于所述故障等级判断结果，采取相应的应急调度措施。
14、与现有技术相比，本申请提供的一种城市轨道交通设备应急调度系统及方法，其通过获取轨道交通的故障日志，并采用基于深度学习的自然语言分析和处理技术对所述轨道交通的故障日志进行语义分析和上下文编码，从而来智能地得到该轨道交通的故障的等级，并基于所述故障的等级，采取相应的应急调度措施。通过这样的方式，系统能够自动识别故障日志中的关键词和模式，减少人工识别故障的时间和精力，以此能够提供更精确的故障等级划分，为应急调度提供准确的决策依据，以缩短故障响应时间。
1.一种城市轨道交通设备应急调度系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的城市轨道交通设备应急调度系统，其特征在于，所述故障日志语义编码模块，包括：
3.根据权利要求2所述的城市轨道交通设备应急调度系统，其特征在于，所述词粒度语义编码单元，用于：
4.根据权利要求3所述的城市轨道交通设备应急调度系统，其特征在于，所述日志上下文语义关联模块，用于：
5.根据权利要求4所述的城市轨道交通设备应急调度系统，其特征在于，所述语义特征关联增强模块，用于：
6.根据权利要求5所述的城市轨道交通设备应急调度系统，其特征在于，所述故障等级判断结果生成模块，包括：
7.根据权利要求5所述的城市轨道交通设备应急调度系统，其特征在于，所述故障等级判断结果生成模块，包括：
8.根据权利要求7所述的城市轨道交通设备应急调度系统，其特征在于，所述特征优化单元，用于：
9.一种城市轨道交通设备应急调度方法，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的城市轨道交通设备应急调度方法，其特征在于，将所述轨道交通多维度故障日志上下文语义关联编码的序列排列为轨道交通多维度故障日志上下文语义关联矩阵后进行语义特征关联增强以得到轨道交通多维度故障日志上下文语义关联增强向量，包括：
