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龙图腾网恭喜气团网科技(深圳)有限公司申请的专利基于多源数据融合的社区LPG智慧周转仓预警系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118608042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410575036.6，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权基于多源数据融合的社区LPG智慧周转仓预警系统及方法是由陈鹏;黄凯茹;危正龙;严超设计研发完成，并于2024-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的社区LPG智慧周转仓预警系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于多源数据融合的社区LPG智慧周转仓预警系统及方法，包括：多维数据采集模块，用于基于多源传感设备实时采集周转仓内的多源监测数据，并对多源监测数据进行预处理，且基于数据融合逻辑对预处理后的多源监测数据进行多源数据融合，得到融合数据；数据分析模块，用于构建周转仓多维预警模型，并基于周转仓多维预警模型对融合数据进行实时解析；预警模块，用于基于实时解析结果确定周转仓的运行状态，并在运行状态存在异常时，基于异常现象进行对应预警操作。提高了预警监测的准确性，便于及时采取应急措施，保障了周转仓的运行可靠性和运行安全性。

本发明授权基于多源数据融合的社区LPG智慧周转仓预警系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的社区LPG智慧周转仓预警系统，其特征在于，包括：多维数据采集模块，用于基于多源传感设备实时采集周转仓内的多源监测数据，并对多源监测数据进行预处理，且基于数据融合逻辑对预处理后的多源监测数据进行多源数据融合，得到融合数据；其中，LPG为瓶装的燃气、天然气、液化石油气；智慧周转仓为在住户附近设立的配送点；多源传感设备指的是多种类型的传感器；多源监测数据指的是通过多源传感设备对周转仓内环境以及人物活动情况进行监测后得到的多种数据；数据融合逻辑指的是对多源监测数据进行数据融合时的标准；数据分析模块，用于构建周转仓多维预警模型，并基于周转仓多维预警模型对融合数据进行实时解析；预警模块，用于基于实时解析结果确定周转仓的运行状态，并在运行状态存在异常时，基于异常现象进行对应预警操作；其中，多维数据采集模块，包括：融合准备单元，用于：提取预处理后的多源监测数据的时间参量，并基于时间参量将同一监测时间段内的多源监测数据进行数据对齐；其中，时间参量指的是获取到多源监测数据的具体时间信息；基于数据对齐结果确定多源监测数据的数据来源，并基于数据来源确定多源监测数据的监测业务特征；其中，数据来源指的是多源监测数据对应的传感设备；监测业务特征指的是多源监测数据中各监测数据对应的业务特点，包括监测的数据类型、监测的种类以及监测的范围；融合逻辑确定单元，用于：基于监测业务特征确定多源监测数据中不同监测数据之间的业务关联属性，并基于业务关联属性确定多源监测数据之间的相关性及差异分布特征；其中，业务关联属性用于表征不同监测数据之间的相关性；差异分布特征指的是多源监测数据之间不相关的参数，即表征各监测项目的独特属性；基于相关性及差异分布特征得到对多源监测数据的数据融合逻辑；数据融合单元，用于：基于监测业务特征提取多源监测数据中各来源监测数据的主成分数据，并基于主成分数据得到各来源监测数据的特征表征数据；其中，主成分数据指的是多源监测数据中各来源监测数据的核心数据；特征表征数据指的是各来源监测数据中主成分数据的特征数据，即主成分数据中的关键数据；基于各传感设备的监测准确率对各来源监测数据的特征表征数据赋予相应权重，并基于权重赋予结果将特征表征数据和相应权重同步输入至神经网络进行数据融合处理，得到融合数据；其中，数据融合单元，包括：数据处理子单元，用于：基于神经网络根据差异表征标准对接收到的特征表征数据进行归类，并基于归类结果根据业务关联属性确定不同特征表征数据之间的因果链；其中，差异表征标准用于表征不同监测数据所具备的特性；因果链用于表征不同监测数据对应的特征表征数据的相互作用关系；将特征表征数据进行字段拆分，并将拆分得到的字段转换为数据向量；其中，字段拆分指的是将特征表征数据根据语义结构进行拆分；基于因果链得到不同特征表征数据之间的融合有向图，并基于权重赋予结果和融合有向图确定不同特征表征数据之间的节点相似值；其中，融合有向图是根据因果链确定的不同特征表征数据之间的融合方向；节点相似值用于表征不同特征表征数据之间的相关数据片段；数据融合子单元，用于基于节点相似值确定不同特征表征数据之间的数据融合节点，并基于数据融合节点将不同特征表征数据对应的数据向量进行融合，得到融合数据；其中，数据融合节点指的是不同特征表征数据之间的融合片段，即连接不同监测数据之间的参数；其中，数据分析模块，包括：数据调取单元，用于调取历史监测数据，并基于周转仓预警监测目标确定预警对象以及预警对象对应的预警触发条件和预警级别；模型构建单元，用于：基于预警对象及对应的预警触发条件和预警级别确定预警特征，并基于预警特征从模型库中筛选出预测模型框架；其中，预警特征指的是对周转仓进行预警的方式、预警的对象以及预警的灵敏程度；基于历史监测数据和预警特征对预测模型框架进行迭代训练，并对迭代训练结果进行逐次性能校验，得到每一次训练后模型的多维性能评估指标值；对多维性能评估指标值进行加权平均，并将加权平均结果与基准阈值进行取值比较，且在加权平均结果大于基准阈值时，判定对预测模型框架的迭代训练结果合格，得到周转仓多维预警模型；模型优化单元，用于：基于周转仓多维预警模型的运行要求对生产环境进行参数适配，并基于参数适配结果根据生产环境的可用空间对周转仓多维预警模型进行自适应参数层级调整；其中，对生产环境进行参数适配的目的是对周转仓多维预警模型需要部署的环境进行调整；对周转仓多维预警模型进行自适应参数层级调整指的是对周转仓多维预警模型的大小进行自适应调整；将自适应参数层级调整后的周转仓多维预警模型在生产环境中进行部署，并基于部署结果对周转仓多维预警模型的更新周期进行设定；基于设定结果对周转仓多维预警模型进行周期更新和优化；其中，数据分析模块，还包括：数据传输单元，用于获取每一监测时间段内的融合数据，并基于数据接口将每一监测时间段内的融合数据实时传输至周转仓多维预警模型；数据解析单元，用于：基于周转仓多维预警模型对融合数据进行拆分解析，得到周转仓内不同监测项目的独立运行状态结果；其中，独立运行状态结果指的是每一类型的监测数据对应的分析结果；同时，基于周转仓多维预警模型对融合数据进行关联解析，并基于关联解析结果确定周转仓内不同监测项目之间的限定因子；其中，限定因子用于表征不同监测项目之间的相互限定程度；基于限定因子对不同监测项目的独立运行状态结果进行修正，并基于修正结果得到对融合数据的实时解析结果。

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