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龙图腾网获悉北京市科学技术研究院申请的专利一种基于物联网的综合管廊动态风险预测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：CN119557569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510101667.9，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于物联网的综合管廊动态风险预测方法及系统是由邓楠;刘克会;徐栋;王艳霞设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的综合管廊动态风险预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于物联网的综合管廊动态风险预测方法及系统，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取历史综合管廊监测数据；对历史综合管廊监测数据进行主成分分析，确定历史综合管廊监测数据的特征值和特征向量；根据特征向量和特征值确定主轴方向和主轴方向半轴长度，并结合卡方检验和大数定律建立描述综合管廊正常运行状态的最小椭球体；将最小椭球体下发至边缘端；通过数据采集终端采集当前综合管廊监测数据；将当前综合管廊监测数据上传至边缘端，在当前综合管廊监测数据异常的情况下，通过夏普利值确定异常管廊特征；输出异常的当前综合管廊监测数据和异常管廊特征，发出风险预警。提升综合管廊风险预测的准确性和及时性。

本发明授权一种基于物联网的综合管廊动态风险预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的综合管廊动态风险预测方法，其特征在于，应用于所述综合管廊的风险预测平台，所述风险预测平台包括依次连接的数据采集终端、边缘端和云端，所述数据采集终端与所述云端连接；方法包括： S1：通过所述云端获取包括不同管廊特征的历史综合管廊监测数据； S2：对所述历史综合管廊监测数据进行主成分分析，确定所述历史综合管廊监测数据的特征值和特征向量；S3：根据所述特征向量和所述特征值确定主轴方向和主轴方向半轴长度，并结合卡方检验和大数定律建立描述所述综合管廊正常运行状态的最小椭球体；S4：将所述最小椭球体下发至所述边缘端； S5：通过所述数据采集终端采集当前综合管廊监测数据； S6：将当前综合管廊监测数据上传至所述边缘端，结合所述最小椭球体和所述主轴方向半轴长度判断当前综合管廊监测数据是否异常，若是，则进入步骤S7，否则，返回步骤S5； S7：通过夏普利值确定异常的当前综合管廊监测数据中的异常管廊特征； S8：输出异常的当前综合管廊监测数据和所述异常管廊特征，发出风险预警； 其中，所述S2具体包括： S201：建立所述历史综合管廊监测数据的数据矩阵： ； 其中，X表示数据矩阵，表示第i个样本数据的第j个管廊特征值，，，n表示样本数据总数量，d表示管廊特征总数量； S202：求解所述数据矩阵的协方差矩阵: ； 其中，表示协方差矩阵，x表示数据矩阵中的元素，表示管廊特征均值即数据矩阵的列元素均值，角标T表示转置，表示的概率分布，W表示对角权重矩阵，表示第j个管廊特征的权重，diag表示对角线元素，log表示对数函数； S203：对所述协方差矩阵进行特征值分解得到所述特征值和所述特征向量： ； 其中，表示特征向量矩阵，表示特征值矩阵，和表示呈一一对应关系的第j个管廊特征的特征向量和特征值； 其中，所述最小椭球体具体为： ； 其中，表示管廊特征均值即数据矩阵的列元素均值即最小椭球体中心，表示最小椭球体中对应的主轴方向半轴长度，R表示描述最小椭球体边界范围的最大半径，表示显著性水平，表示基于自由度为d置信水平为1-的卡方分布，表示样本数据方差； 其中，所述S6中的通过所述最小椭球体判断当前综合管廊监测数据是否异常，具体包括： S601：判断当前综合管廊监测数据是否位于所述最小椭球体即是否满足下述公式，若满足，则进入步骤S602，否则，进入步骤S605： ； 其中，表示当前综合管廊监测数据； S602：计算当前综合管廊监测数据在所述最小椭球体的各个主轴方向的投影值： ； 其中，表示当前综合管廊监测数据在主轴方向的投影值； S603：判断各个投影值是否均小于所述最小椭球体的最大主轴方向半轴长度即是否满足下述公式，若满足，进入步骤S604，否则，进入步骤S605： ； 其中，表示最小椭球体的最大主轴方向半轴长度； S604：将当前综合管廊监测数据作为正常数据输出； S605：将当前综合管廊监测数据作为异常数据输出。

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