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龙图腾网获悉浪潮智慧供应链科技(山东)有限公司申请的专利一种基于数字孪生的智能运营平台运行监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：CN120596340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511106520.5，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种基于数字孪生的智能运营平台运行监测方法及系统是由李志东;孙世国;高亚坤;张洪存;黄春连设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的智能运营平台运行监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于运维监控的技术领域，具体涉及一种基于数字孪生的智能运营平台运行监测方法及系统，包括以下步骤：S1，获取智能运营平台的实时多源异构运行数据；S2，基于实时多源异构运行数据构建时序超图数字孪生模型并实时更新；S3，采用预设的时空图卷积网络对时序超图数字孪生模型进行处理，获得预测孪生状态；S4，计算预测孪生状态与对应时间窗口的实际孪生状态之间的瓦瑟斯坦距离以量化预测偏差，并结合表征智能运营平台紊乱度的信息熵，融合成智能运营平台的运行健康指数；S5，当智能运营平台运行健康指数低于预设阈值时，定位并输出导致健康指数下降的根因节点组合。提升了复杂组合式故障的诊断效率和准确性，降低了对人工专家经验的依赖。

本发明授权一种基于数字孪生的智能运营平台运行监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的智能运营平台运行监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取智能运营平台的实时多源异构运行数据，实时多源异构运行数据包括基础设施层的性能指标、服务层的调用链路与业务层的交易日志； S2，基于实时多源异构运行数据构建时序超图数字孪生模型并实时更新，以表征智能运营平台各实体间的动态关联关系，其中，时序超图数字孪生模型的节点为平台实体，超边为在特定时间戳下发生的跨实体交互事件；其中，将基础设施层的服务器、服务层的微服务实例以及业务层的交易类型映射为模型节点；对于由分布式追踪系统捕获的每一笔完整端到端交易，将其在时间窗口内所关联的全部模型节点连接为一条超边，并将该交易的端到端响应时间和交易结果作为超边属性；以预设的时间窗口大小增量更新时序超图数字孪生模型； S3，采用预设的时空图卷积网络对时序超图数字孪生模型进行处理，预测下一时间窗口的平台运行状态，获得预测孪生状态；其中，截取过去连续N个时间窗口的时序超图数字孪生模型的数据序列作为时空图卷积网络的输入；利用图卷积层提取每个时间窗口内超图的空间拓扑特征，再通过门控循环单元学习空间拓扑特征在时间序列上的演变规律；输出下一时间窗口各实体的性能指标和交互事件响应时间的预测值作为预测孪生状态； S4，计算预测孪生状态与对应时间窗口的实际孪生状态之间的瓦瑟斯坦距离以量化预测偏差，并结合表征智能运营平台紊乱度的信息熵，融合成智能运营平台的运行健康指数，健康指数采用以下公式计算：；其中，最大信息熵指的是当智能运营平台中所有业务类型的分布达到“完全均衡”时的信息熵数值；提取预测孪生状态与实际孪生状态中，所有交易的端到端响应时间数值分布，两个分布之间的瓦瑟斯坦距离Wasserstein距离为；H为在实际孪生状态中不同业务交易类型构成的超边频率分布的信息熵；瓦瑟斯坦距离Wasserstein距离越大，表明智能运营平台出现时序超图数字孪生模型未预料到的性能恶化的可能性越大；信息熵表示业务分布的均衡程度，信息熵越低，表明智能运营平台正承受非典型的业务压力，导致特定服务链路过载的可能性越大； S5，当智能运营平台运行健康指数低于预设阈值时，触发梯度提升因果森林模型，在时序超图数字孪生模型中进行因果追溯，定位并输出导致健康指数下降的根因节点组合；其中，将健康指数出现下降前预设时间段内所有节点的时序特征数据作为梯度提升因果森林模型的输入，以健康指数为预测目标；计算各节点对健康指数下降的SHAP贡献值，并将SHAP贡献值排序靠前的若干个节点识别为根因节组合进行输出。

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