基于AI大模型能力的场内流动机械实时风险预警系统及生产调度方法

本发明涉及风险预警技术领域，具体地说，涉及一种基于AI大模型能力的场内流动机械实时风险预警系统及生产调度方法。其包括：数据采集与处理单元采集场内流动机械的运行状态参数、作业环境参数，并对运行状态参数和作业环境参数进行预处理；AI大模型分析与风险识别单元提取运行状态参数和作业环境参数的特征向量，利用BERT模型与长短期记忆网络模型，对流动机械运行轨迹、行为模式与环境交互关系进行建模，生成风险指数；风险预警与响应单元基于风险指数生成告警信息。本发明引入感知神经辐射场（F‑NeRF）环境建模方法，将离散的传感器数据转化为对作业环境（如温湿度、能见度、地面状况）的连续时空表征。