一种多场景综合预警判断方法、系统、电子设备及存储介质

本发明提供了一种多场景综合预警判断方法、系统、电子设备及存储介质，该方法从季节时段S、时段时间T、地理位置G、报警时长D和作业类型O五个维度进行预警评估，通过深度学习神经网络模型并基于强化学习的参数调整，分别构建各维度的评估函数fi；通过融合遗传算法和梯度下降的混合训练方法，分别获得各维度的权重系数Wi；结合综合评估函数F＝w1×f1(S)+w2×f2(T)+w3×f3(G)+w4×f4(D)+w5×f5(O)，比较F值和预设阈值Th，确定报警的有效性；将该数据更新至历史数据中用于重新训练各维度的权重系数及评估函数。本技术方案综合考虑多种场景参数，全面准确判断报警真实性，大幅降低误报率；并结合持续优化机制确保算法随业务环境变化和新数据积累不断提升性能，保持高报警判断准确率。