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龙图腾网获悉西安易诺敬业电子科技有限责任公司申请的专利一种智慧管控平台用实时风险预警方法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：CN120725454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511144270.4，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种智慧管控平台用实时风险预警方法是由赵延南;吴燕;冯泳;潘峰;张蔚设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智慧管控平台用实时风险预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智慧管控平台用实时风险预警方法，包括：采集多源数据并标准化预处理，形成结构化多维时序数据；基于改进结构因果模型构建变量因果图，形成因果影响路径；因果投影，构建因果增强型时序特征流；将因果增强型特征流进行分片，输入随机剪枝森林进行异常检测；基于检测结果和因果路径进行异常事件溯源，识别关键变量与影响范围；生成分级预警信息并触发风险处置策略，实现闭环风险管理。本发明通过融合结构因果模型与随机剪枝森林算法，实现了智慧管控平台中异常事件的精准检测、因果溯源与高效预警。

本发明授权一种智慧管控平台用实时风险预警方法在权利要求书中公布了：1.一种智慧管控平台用实时风险预警方法，其特征在于，包括： 采集智慧管控平台内的多源数据，对多源数据进行标准化和预处理，得到结构化多维时序数据； 基于结构化多维时序数据，利用改进的结构因果模型构建平台关键变量之间的有向无环图结构，明确变量间的因果关系，并对变量间的因果关系进行推断分析，得到因果影响路径； 基于因果影响路径，将结构化多维时序数据投影至因果影响域，在数据中增加因果父节点信息、子节点信息及影响强度信息，构建因果增强型时序特征流； 利用因果增强型时序特征流，进行分片处理，划分为多个片段，将每一片段输入随机剪枝森林算法，进行异常检测，识别因果增强型时序特征流中的异常数据点、异常时间区段及异常因果链路； 基于异常数据点、异常时间区段及异常因果链路，结合因果影响路径，对异常事件进行因果溯源分析，确定异常事件所涉及的关键变量及影响范围，生成异常事件的因果链路追溯结果； 依据因果链路追溯结果，评估异常事件的因果重要度和影响范围，并结合历史处置记录自动生成分级预警信息，触发相应的风险处置策略； 所述得到因果影响路径，具体为： 基于结构化多维时序数据，确定平台的变量，以变量作为节点，以变量间直接关系作为因果边，构建初始结构因果模型； 在初始结构因果模型的每条因果边上，构建权重注释模块，所述权重注释模块包括权重数值单元、置信区间单元和业务语义注释单元，其中权重数值单元存储因果边的定量影响权重，置信区间单元记录权重的统计置信区间，业务语义注释单元标注因果边对应的业务含义； 利用结构化多维时序数据，对每一条因果边采用统计分析方法计算权重，将权重结果写入权重数值单元，通过重复采样获得权重置信区间并写入置信区间单元，根据平台业务规则标注业务语义并写入业务语义注释单元； 在每个变量节点中配置节点响应灵敏度模块，所述节点响应灵敏度模块包括干预类型单元、响应函数单元和灵敏度参数单元，其中干预类型单元记录变量节点可实施的不同干预方式，响应函数单元存储节点对干预的响应函数模型，灵敏度参数单元量化节点对不同干预方式的响应程度； 基于平台历史干预数据，对变量节点实施多类型、多强度的干预，采集节点的输出响应，采用函数拟合方法获得节点的响应函数并写入响应函数单元，计算节点对干预的灵敏度参数并存入灵敏度参数单元，将实施的干预方式写入干预类型单元； 引入路径效应模块，所述路径效应模块包括路径识别单元、路径效应计算单元和路径效应存储单元，其中，路径识别单元用于在因果图中自动查找所有关键变量对之间存在的多步有向路径，路径效应计算单元对每条路径涉及的因果边权重进行递归累积计算，路径效应存储单元记录所有路径的累积效应值； 利用路径识别单元识别任意两个关键变量节点之间的所有有效因果路径，路径效应计算单元基于每条边的权重数值进行路径递阶累积计算，计算出每条路径的累积因果效应值，并通过路径效应存储单元进行存储； 结合权重注释模块、节点响应灵敏度模块和路径效应模块，对结构因果模型进行因果关系推断分析，得到平台关键变量之间明确的因果影响路径集合。

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