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龍圖騰網獲悉廈門大學申請的專利一種數據驅動的園區管理服務Qos監測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116383751B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310453585.1，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權一種數據驅動的園區管理服務Qos監測方法及系統是由劉龍城;高星;李貴林設計研發完成，并于2023-04-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種數據驅動的園區管理服務Qos監測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種數據驅動的園區管理服務Qos監測方法及系統，包括：在基于物聯網技術采集各種基礎設施、用電設備及其環境的觀測數據；對采集的數據進行預處理；采用PCA、DiPCA和KDA相互串聯結合的方法提取數據集的動態特征、線性特征和非線性特征，使數據的異常變化能夠在各個子空間中體現；使用Hotelling'sT2統計量和平方預測誤差SPE或Q統計量及其上限控制限進行故障檢測。本發明通過提取多種特征提高了過程監控性能，同時使模型可解釋性得到了提高，可以為使用者提供可靠的監測及故障預警結果，有效提高了園區故障檢測和預警的準確性和效率。

本發明授權一種數據驅動的園區管理服務Qos監測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種數據驅動的園區管理服務Qos監測方法，其特征在于，包括： 數據采集步驟，采集園區指定監測區域內監測參數的實時數據，將監測數據存儲至數據庫；所述園區內監測參數包括基礎設施參數、用電設備參數和環境參數； 數據預處理步驟，采用小波變換去噪法將所述監測參數的數據分解成多個不同頻率的小波分量，并對每個分量進行閾值處理以去除噪聲，同時使用Z-score標準化技術將監測的各類數據標準化； 特征提取步驟，采用DiPCA算法捕獲標準化后園區內監測參數數據的動態特征；通過PCA算法對經過DiPCA模型處理后的殘差進行額外分析，獲得線性特征；采用KDA算法提取PCA模型殘差中的非線性特征； 故障檢測步驟，基于所述動態特征、線性特征和非線性特征，計算出Hotelling'sT2統計量和平方預測誤差統計量，同時計算對應上限控制限，當檢測到當前時段監測數據的至少一個統計量大于上限控制限時進行故障預警，實現實時故障檢測； 結果輸出步驟，對故障源狀態進行報警； 所述特征提取步驟，具體包括： 1，對一個n×m的監測數據x＝x1,x2,x3...xm，通過DiPCA算法提取當前時刻所監測數據的動態潛在分數預測的動態潛在分數和DiPCA模型殘差如下： 其中，矩陣x的行表示n組監測數據，其列表示m個監測參數；Ld表示DiPCA算法從園區各類監測數據中提取的動態主元個數；表示第i個主元；表示主元對應的載荷矩陣；δ表示系數矩陣；表示預測的動態潛在得分，用于衡量監測數據與其正常運行條件下的偏差；s表示動態階數；表示DiPCA模型計算得到的權重矩陣；表示DiPCA算法計算得到的殘差向量，上標d表示動態，下標t表示t時刻； 2，監測數據經過DiPCA計算得到的測試殘差向量作為PCA算法的輸入，計算出線性潛在分數和PCA模型殘差如下； 其中，Ll表示PCA算法提取的主元個數；表示主元對應的載荷矩陣；表示線性潛在得分，用于衡量監測數據與其正常運行條件下的偏差；表示PCA算法計算得到的殘差向量，上標l表示線性，下標t表示t時刻； 3，將PCA算法計算得到的殘差作為輸入數據，使用KDA算法提取非線性特征，如下： 其中，Ln表示KDA算法提取的核判別方向個數，Φ表示核函數，表示核判別方向對應的載荷矩陣，表示非線性潛在得分，用于衡量監測數據與其正常運行條件下的偏差；A表示系數矩陣，k表示測試核向量，上標n表示非線性，下標t表示t時刻。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廈門大學，其通訊地址為：361000 福建省廈門市思明南路422號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。