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龙图腾网恭喜广东申创光电科技有限公司申请的专利智慧城市网关系统的数据分析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：CN119484538B 。

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：202510069399.7，技术领域涉及：H04L67/1008；该发明授权智慧城市网关系统的数据分析方法及系统是由曾二林;陈斌;钟伟建;刘小华设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本智慧城市网关系统的数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种智慧城市网关系统的数据分析方法及系统，该方法包括：通过智慧城市网关系统对物联网设备和传感器的原始数据进行自适应采样和初步分类处理，生成分类数据集。对分类数据集执行差异化边缘计算和上下文感知压缩处理，得到经处理的本地数据和压缩数据。结合网关计算资源利用率、网络带宽状况和中央服务器负载情况，执行自适应任务调度和分布式负载均衡，生成本地任务列表和远程任务列表。通过网关系统完成本地任务列表中的本地处理，得到本地分析结果，并将其与远程任务列表传输至中央服务器。本发明通过边缘计算与分布式处理相结合，实现了数据传输压力的降低和计算负载的动态优化，提升了智慧城市系统的响应速度和处理能力。

本发明授权智慧城市网关系统的数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智慧城市网关系统的数据分析方法，其特征在于，所述智慧城市网关系统的数据分析方法包括：通过所述智慧城市网关系统对来自智慧城市系统中物联网设备和传感器的原始数据进行自适应采样和初步分类处理，得到分类数据集；所述分类数据集包括紧急数据、重要数据和常规数据；通过所述智慧城市网关系统对所述分类数据集中的紧急数据使用预配置的专家系统进行边缘计算处理，得到紧急事件分析结果，并将所述紧急事件分析结果作为本地数据；获取所述重要数据和常规数据的环境参数，并根据所述环境参数构建对应的上下文特征向量；根据所述上下文特征向量对重要数据和常规数据进行数据类型识别，得到数据类型标识；基于所述数据类型标识选择对应的压缩算法，对所述重要数据和常规数据进行初步压缩，得到初步压缩结果；利用深度强化学习模型，以所述上下文特征向量和初步压缩结果为输入，对预设的压缩参数进行动态调整，得到优化压缩参数；使用所述优化压缩参数对初步压缩结果进行再压缩处理，得到压缩后的重要数据和常规数据，并将压缩后的重要数据和常规数据作为压缩数据；通过所述智慧城市网关系统获取所述压缩数据的数据特征，并根据所述数据特征计算每个压缩数据的相关任务的资源需求得分；结合所述智慧城市网关系统当前的计算资源利用率、可用网络带宽和实时获取的中央服务器负载情况，以及每个压缩数据的相关任务的资源需求得分，构建多维决策矩阵；使用改进的粒子群优化算法，以所述多维决策矩阵为输入，求解任务分配的多目标优化问题，得到初始任务分配方案；通过分布式共识算法与所述智慧城市网关系统的邻近网关节点交换负载信息和任务特征，并根据交换结果对所述初始任务分配方案进行任务重分配，得到优化分配方案；将所述本地数据的相关任务划分至本地任务列表，并根据所述优化分配方案将所述压缩数据的相关任务划分至本地任务列表和远程任务列表；所述通过分布式共识算法与所述智慧城市网关系统的邻近网关节点交换负载信息和任务特征，并根据交换结果对所述初始任务分配方案进行任务重分配，得到优化分配方案包括：在预先建立的分布式账本中记录所述智慧城市网关系统的负载信息和所述压缩数据的相关任务的任务特征，生成当前交易数据；通过共识算法将所述当前交易数据广播至邻近网关节点，并接收邻近网关节点的交易数据，更新本地分布式账本；基于更新后的分布式账本，提取最新的网络负载状况和任务分布信息，构建全局资源视图；应用负载均衡算法利用所述全局资源视图，结合初始任务分配方案进行任务重分配，生成优化分配方案；通过所述智慧城市网关系统对所述本地任务列表中的任务进行本地处理，得到本地分析结果，并将所述本地分析结果与所述远程任务列表中的任务数据传输至中央服务器。

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