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龍圖騰網(wǎng)獲悉寧波市城建設(shè)計研究院有限公司申請的專利基于物聯(lián)網(wǎng)的綜合管廊異常狀態(tài)預(yù)警方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120316691B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510796669.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)基于物聯(lián)網(wǎng)的綜合管廊異常狀態(tài)預(yù)警方法及系統(tǒng)是由周建敏;周榕輝;陳建偉;錢磊;王高科;孔銳;徐歡歡;徐一凡設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于物聯(lián)網(wǎng)的綜合管廊異常狀態(tài)預(yù)警方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的綜合管廊異常狀態(tài)預(yù)警方法及系統(tǒng)，首先通過部署在綜合管廊內(nèi)的多類傳感器節(jié)點實時采集包含環(huán)境狀態(tài)參數(shù)、設(shè)備運行參數(shù)及結(jié)構(gòu)形變參數(shù)的多源監(jiān)測數(shù)據(jù)，接著對多源監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預(yù)處理生成預(yù)處理后的監(jiān)測數(shù)據(jù)集合，再對其進行特征融合處理，生成含時間與空間相關(guān)特征的融合特征向量集合，然后根據(jù)融合特征向量集合調(diào)用異常狀態(tài)分析模型計算得到綜合管廊的實時狀態(tài)評估參數(shù)，最后將實時狀態(tài)評估參數(shù)與預(yù)設(shè)預(yù)警閾值區(qū)間比對，生成預(yù)警策略并反饋至監(jiān)測系統(tǒng)觸發(fā)預(yù)警響應(yīng)操作，實現(xiàn)對綜合管廊異常狀態(tài)的及時預(yù)警。

本發(fā)明授權(quán)基于物聯(lián)網(wǎng)的綜合管廊異常狀態(tài)預(yù)警方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于物聯(lián)網(wǎng)的綜合管廊異常狀態(tài)預(yù)警方法，其特征在于，所述方法包括： 通過部署在綜合管廊內(nèi)的多類傳感器節(jié)點實時采集多源監(jiān)測數(shù)據(jù)，所述多源監(jiān)測數(shù)據(jù)包含環(huán)境狀態(tài)參數(shù)、設(shè)備運行參數(shù)及結(jié)構(gòu)形變參數(shù)； 對所述多源監(jiān)測數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，生成預(yù)處理后的監(jiān)測數(shù)據(jù)集合； 對所述預(yù)處理后的監(jiān)測數(shù)據(jù)集合進行特征融合處理，生成包含時間相關(guān)特征與空間相關(guān)特征的融合特征向量集合； 根據(jù)所述融合特征向量集合調(diào)用異常狀態(tài)分析模型進行狀態(tài)評估參數(shù)計算，得到綜合管廊的實時狀態(tài)評估參數(shù)； 基于所述實時狀態(tài)評估參數(shù)與預(yù)設(shè)的預(yù)警閾值區(qū)間進行動態(tài)比對，生成異常狀態(tài)預(yù)警策略，并將所述異常狀態(tài)預(yù)警策略反饋至綜合管廊監(jiān)測系統(tǒng)以觸發(fā)預(yù)警響應(yīng)操作； 所述對所述預(yù)處理后的監(jiān)測數(shù)據(jù)集合進行特征融合處理，生成包含時間相關(guān)特征與空間相關(guān)特征的融合特征向量集合，包括： 對所述預(yù)處理后的監(jiān)測數(shù)據(jù)集合進行時間序列分析處理，提取每個監(jiān)測區(qū)域標識在連續(xù)時間窗口內(nèi)的趨勢變化特征及周期性波動特征，所述趨勢變化特征表示監(jiān)測數(shù)據(jù)在時間維度上的線性或非線性變化趨勢，所述周期性波動特征表示監(jiān)測數(shù)據(jù)在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的重復(fù)性變化規(guī)律； 對所述預(yù)處理后的監(jiān)測數(shù)據(jù)集合進行空間關(guān)聯(lián)分析處理，提取相鄰監(jiān)測區(qū)域標識之間的數(shù)據(jù)差異特征及空間分布一致性特征，所述數(shù)據(jù)差異特征用于量化相鄰區(qū)域監(jiān)測數(shù)據(jù)的偏離程度，所述空間分布一致性特征用于表征監(jiān)測數(shù)據(jù)在空間維度上的協(xié)同變化模式； 將所述趨勢變化特征、周期性波動特征、數(shù)據(jù)差異特征及空間分布一致性特征輸入動態(tài)特征編碼模型進行特征融合處理，生成每個監(jiān)測區(qū)域標識的融合特征向量，所述動態(tài)特征編碼模型通過跨維度注意力機制動態(tài)調(diào)整時間特征與空間特征的權(quán)重分配； 基于所述融合特征向量與相鄰監(jiān)測區(qū)域標識的融合特征向量進行空間相關(guān)性加權(quán)處理，得到空間增強后的融合特征向量，所述空間相關(guān)性加權(quán)處理通過空間拓撲關(guān)系確定相鄰區(qū)域?qū)Ξ斍皡^(qū)域的特征貢獻權(quán)重，并對動態(tài)變化的相鄰區(qū)域數(shù)量采用填充與池化操作以使得輸出特征維度一致； 將所有監(jiān)測區(qū)域標識的空間增強后的融合特征向量按照時間序列進行聚合，生成融合特征向量集合，所述融合特征向量集合中的每個向量均包含時間戳標識、空間區(qū)域標識及融合后的多維特征值； 所述根據(jù)所述融合特征向量集合調(diào)用異常狀態(tài)分析模型進行狀態(tài)評估參數(shù)計算，得到綜合管廊的實時狀態(tài)評估參數(shù)，包括： 將所述融合特征向量集合輸入異常狀態(tài)分析模型中的時間依賴分析模塊，提取所述融合特征向量在連續(xù)時間窗口內(nèi)的動態(tài)演變特征，所述時間依賴分析模塊采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕獲時間序列中的長期依賴關(guān)系； 將所述融合特征向量集合輸入異常狀態(tài)分析模型中的空間依賴分析模塊，提取所述融合特征向量在空間分布上的關(guān)聯(lián)性特征，所述空間依賴分析模塊采用圖注意力網(wǎng)絡(luò)量化不同空間區(qū)域之間的影響強度； 對所述動態(tài)演變特征與所述關(guān)聯(lián)性特征進行聯(lián)合分析處理，生成綜合狀態(tài)評估指標，所述聯(lián)合分析處理通過特征拼接與降維操作生成綜合評分； 根據(jù)所述綜合狀態(tài)評估指標與歷史正常狀態(tài)區(qū)間進行偏差度計算，得到實時狀態(tài)偏差度參數(shù)； 基于所述實時狀態(tài)偏差度參數(shù)與預(yù)設(shè)的偏差閾值進行歸一化處理，將所述偏差度參數(shù)映射到0-1區(qū)間，生成綜合管廊的實時狀態(tài)評估參數(shù)。

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