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龙图腾网获悉宁波市城建设计研究院有限公司申请的专利基于物联网的综合管廊异常状态预警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：CN120316691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510796669.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于物联网的综合管廊异常状态预警方法及系统是由周建敏;周榕辉;陈建伟;钱磊;王高科;孔锐;徐欢欢;徐一凡设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网的综合管廊异常状态预警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异常状态预警方法及系统，首先通过部署在综合管廊内的多类传感器节点实时采集包含环境状态参数、设备运行参数及结构形变参数的多源监测数据，接着对多源监测数据进行预处理生成预处理后的监测数据集合，再对其进行特征融合处理，生成含时间与空间相关特征的融合特征向量集合，然后根据融合特征向量集合调用异常状态分析模型计算得到综合管廊的实时状态评估参数，最后将实时状态评估参数与预设预警阈值区间比对，生成预警策略并反馈至监测系统触发预警响应操作，实现对综合管廊异常状态的及时预警。

本发明授权基于物联网的综合管廊异常状态预警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异常状态预警方法，其特征在于，所述方法包括： 通过部署在综合管廊内的多类传感器节点实时采集多源监测数据，所述多源监测数据包含环境状态参数、设备运行参数及结构形变参数； 对所述多源监测数据进行数据预处理操作，生成预处理后的监测数据集合； 对所述预处理后的监测数据集合进行特征融合处理，生成包含时间相关特征与空间相关特征的融合特征向量集合； 根据所述融合特征向量集合调用异常状态分析模型进行状态评估参数计算，得到综合管廊的实时状态评估参数； 基于所述实时状态评估参数与预设的预警阈值区间进行动态比对，生成异常状态预警策略，并将所述异常状态预警策略反馈至综合管廊监测系统以触发预警响应操作； 所述对所述预处理后的监测数据集合进行特征融合处理，生成包含时间相关特征与空间相关特征的融合特征向量集合，包括： 对所述预处理后的监测数据集合进行时间序列分析处理，提取每个监测区域标识在连续时间窗口内的趋势变化特征及周期性波动特征，所述趋势变化特征表示监测数据在时间维度上的线性或非线性变化趋势，所述周期性波动特征表示监测数据在预设周期内的重复性变化规律； 对所述预处理后的监测数据集合进行空间关联分析处理，提取相邻监测区域标识之间的数据差异特征及空间分布一致性特征，所述数据差异特征用于量化相邻区域监测数据的偏离程度，所述空间分布一致性特征用于表征监测数据在空间维度上的协同变化模式； 将所述趋势变化特征、周期性波动特征、数据差异特征及空间分布一致性特征输入动态特征编码模型进行特征融合处理，生成每个监测区域标识的融合特征向量，所述动态特征编码模型通过跨维度注意力机制动态调整时间特征与空间特征的权重分配； 基于所述融合特征向量与相邻监测区域标识的融合特征向量进行空间相关性加权处理，得到空间增强后的融合特征向量，所述空间相关性加权处理通过空间拓扑关系确定相邻区域对当前区域的特征贡献权重，并对动态变化的相邻区域数量采用填充与池化操作以使得输出特征维度一致； 将所有监测区域标识的空间增强后的融合特征向量按照时间序列进行聚合，生成融合特征向量集合，所述融合特征向量集合中的每个向量均包含时间戳标识、空间区域标识及融合后的多维特征值； 所述根据所述融合特征向量集合调用异常状态分析模型进行状态评估参数计算，得到综合管廊的实时状态评估参数，包括： 将所述融合特征向量集合输入异常状态分析模型中的时间依赖分析模块，提取所述融合特征向量在连续时间窗口内的动态演变特征，所述时间依赖分析模块采用循环神经网络捕获时间序列中的长期依赖关系； 将所述融合特征向量集合输入异常状态分析模型中的空间依赖分析模块，提取所述融合特征向量在空间分布上的关联性特征，所述空间依赖分析模块采用图注意力网络量化不同空间区域之间的影响强度； 对所述动态演变特征与所述关联性特征进行联合分析处理，生成综合状态评估指标，所述联合分析处理通过特征拼接与降维操作生成综合评分； 根据所述综合状态评估指标与历史正常状态区间进行偏差度计算，得到实时状态偏差度参数； 基于所述实时状态偏差度参数与预设的偏差阈值进行归一化处理，将所述偏差度参数映射到0-1区间，生成综合管廊的实时状态评估参数。

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