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龙图腾网恭喜云天软件科技有限公司申请的专利一种基于多系统集成的智慧园区管理方法及系统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：CN119848746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510325854.5，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于多系统集成的智慧园区管理方法及系统是由吕子良;吕子文;陈景招设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多系统集成的智慧园区管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多系统集成的智慧园区管理方法及系统，涉及智慧园区技术领域，当某子系统的实际行为偏离正常模型时，即判定其为问题子系统，为后续异常传播分析提供基础。在检测出问题子系统后，构建问题事件矩阵，用于刻画各子系统异常发生的关系。通过分析矩阵，可计算各子系统的预见能力，即判断某子系统的异常是否能够提前预测其他子系统的异常。通过统计方法计算识别值，若其显著高于阈值，则表明该子系统可能是异常传播的关键环节。基于计算所得的识别值，系统进一步识别异常传播路径，从而构建数据驱动优化模型。该模型通过强化学习，调整子系统的控制参数，以最小化整体异常影响。

本发明授权一种基于多系统集成的智慧园区管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多系统集成的智慧园区管理方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：利用传感器读数，实时收集园区内各子系统的运行数据，经数据预处理，构建各子系统的特征向量X，结合历史数据组，构建正常行为模型，以识别问题子系统；S2：构建问题事件矩阵E，并依据问题事件矩阵E，分析各子系统之间存在的预见能力，经检验，获取识别值ZS；S2具体步骤包括有：S21：基于判定的问题子系统的方式，获取若干组历史时刻内所对应的问题子系统，并根据若干组历史时刻内所对应的问题子系统，构建若干组历史时刻的问题事件矩阵E，问题事件矩阵E的每一行和每一列代表一个子系统；通过若干组历史时刻内所对应的问题子系统，填充问题事件矩阵E，具体为：若子系统之间未在同一时刻均被标记为问题子系统，则问题事件矩阵E内相应位置处数值为1，反之，数值为0；S22：将问题事件矩阵E内数值为1所对应的位置进行特征提取，以获取若干组待分析预见对；S23：将若干组待分析预见对中的问题子系统标记为待分析子系统，通过获取正常行为模型的方式，获取若干组待分析子系统在不同历史时刻下的正常行为模型，并结合待分析预见对，将待分析预见对中所涉及到的两组待分析子系统，通过对应的正常行为模型，经扩展，获取扩展后模型，具体为： ；式中，为仅包含自身滞后项的自回归模型； ；式中，为根据第i子系统在第t历史时刻的正常特征向量所构建的扩展后模型的输出值，为截距项，、、及均为回归系数，、...、分别为根据第i子系统在第t-1历史时刻、...、第t-q历史时刻的正常特征向量所构建的正常行为模型的输出值；为误差项，q为的滞后阶数，p为的滞后阶数，、...、分别为根据第h子系统在第t-1历史时刻、...、第t-p历史时刻的正常特征向量所构建的正常行为模型的输出值；h及i均为子系统的编号；S3：基于识别值ZS，识别异常传播路径，并构建数据驱动优化模型，以最小化系统异常影响；S31：基于特征集，重新建立并填充一组问题事件矩阵E，重新建立的问题事件矩阵E的每一行和每一列代表一个待分析子系统，填充的具体内容为：在重新建立的问题事件矩阵E中寻找各个预见对，并在各个预见对所对应的位置处标记为数值1，其余位置的数值为0；S32：基于S31内容，以待分析子系统为节点，若重新建立的问题事件矩阵E内位置，则绘制从指向的有向边，经遍历，生成一组有向图；其中，及为不同的待分析子系统，s及c为待分析子系统的编号；S33：根据有向图，识别相应待分析子系统的异常传播路径，并确定异常源头，根据相应待分析子系统的异常传播路径，统计相应待分析子系统的异常传播路径内各传播段的异常传播时间延迟，并提取各传播段的最小异常传播时间延迟。

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