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摘要：本发明涉及场站监测技术领域，具体为基于多源异构数据融合的智慧场站监测可视化系统及方法，系统包括数据整合模块、异常检测模块、趋势预测模块、动态调节模块、智能警报模块和学习优化模块。本发明中，通过利用时间序列分析和数据清洗，提高了数据的准确性和可用性，从而确保监测数据的质量，应用长短期记忆网络使异常检测更为精准，能够识别微小的数据变化，从而提前预警潜在的安全风险，通过对趋势的深入分析和概率计算，能够输出更准确的未来状态预测信息，增强决策支持的依据，动态调节策略允许实时调整监控参数，使资源配置更加灵活和高效，响应流程通过多级触发条件适应不同紧急情况，提升了应急管理的效率。
主权项：1.基于多源异构数据融合的智慧场站监测可视化系统，其特征在于，所述系统包括：数据整合模块基于场站监控的视频流和传感器数据，整合数据流进行时间序列分析，并根据场站的运行数据，进行数据清洗与格式化，得到操作数据标准集；异常检测模块基于所述操作数据标准集，通过长短期记忆网络判断数据中的突变点，对初步异常信号进行分析，识别异常状态的起因与类型，生成异常状态分析日志；趋势预测模块基于所述异常状态分析日志，进行异常趋势分析，计算未来状态的概率分布，并对预测状态进行验证，确定预测的可靠率，生成预测准确性验证结果；动态调节模块基于所述预测准确性验证结果，修改数据采样频率和监控范围，细化数据采集点配置，并利用调整后的监控参数重新配置资源，优化场站运行效率，生成调节效率优化记录；智能警报模块基于所述调节效率优化记录，构建多级警报触发条件，实施自动化响应流程，结合场站当前监控数据，调整警报级别和响应流程，生成警报响应配置；学习优化模块基于所述警报响应配置，利用随机梯度下降，自动调整长短期记忆网络参数，执行网络再训练，并优化异常检测和状态预测的准确性，生成持续优化反馈结果。
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百度查询： 邯黄铁路有限责任公司 基于多源异构数据融合的智慧场站监测可视化系统及方法
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