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龙图腾网获悉飕到信息技术(北京)有限责任公司申请的专利一种利用数字孪生模型的突发灾害推演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：CN121071519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511251127.5，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种利用数字孪生模型的突发灾害推演方法是由王宗明;刘铮;廖军磊;武灏;南琨;王丽艳设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用数字孪生模型的突发灾害推演方法在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种利用数字孪生模型的突发灾害推演方法，包括：获取突发灾害推演的多源异构数据，并采集各时段的每种监测数据，获取每组数据的特征序列，计算每种监测数据的阶段性变化特征值，获得每个时间段每种监测数据的显著性数据变化特征值，进而得到不同监测数据样本之间的相似性判断距离，以对所有监测数据样本进行聚类划分，各聚类簇内每个监测数据样本中每种监测数据的动态窗口系数，并结合滤波算法对各聚类簇内的监测数据进行滤波处理，通过滤波处理后的各种监测数据通过建模工具构建三维实体模型，校正后对突发灾害进行推演。本申请可提高对突发灾害推演的精度。

本发明授权一种利用数字孪生模型的突发灾害推演方法在权利要求书中公布了：1.一种利用数字孪生模型的突发灾害推演方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取突发灾害推演的多源异构数据，包括多种监测数据； 对每个时间段采集的所有种类监测数据组成对应时间段的监测数据集，每个时间段对应的监测数据集为一个监测数据样本，根据各种监测数据的突变情况，将每种监测数据划分为各组数据，并获取每组数据的特征序列，进而根据同种监测数据的每组数据与其它组数据对应特征序列之间的差异情况，以及每组数据中的数据量，得到每种监测数据的阶段性变化特征值，并结合当前时间段内的每种监测数据的重要程度分析，获得每个时间段每种监测数据的显著性数据变化特征值； 根据不同监测数据样本中相同监测数据对应显著性数据变化特征值的平均水平，结合不同监测数据样本中相同监测数据之间的差异情况，得到不同监测数据样本之间的相似性判断距离，进而对所有监测数据样本进行聚类划分，根据每个监测数据样本中每种监测数据的所有组数据数量的平均水平，得到各聚类簇内每个监测数据样本中每种监测数据的动态窗口系数，并结合滤波算法对各聚类簇内的监测数据进行滤波处理； 基于滤波处理后的各种监测数据通过建模工具构建三维实体模型，校正后对突发灾害进行推演； 所述每种监测数据的阶段性变化特征值的计算方法为： ； 式中，表示第种监测数据的阶段性变化特征值；表示第种监测数据的第组数据的特征系数；表示第种监测数据的第组数据的权值，其权值为每组数据的数据量占所有数据总量的比例；表示数据组的数量； 每种监测数据中每组数据的特征系数的获取方法进一步包括：通过每种监测数据中每组数据与其它每组数据对应特征序列之间的距离，并统计所有距离的均值，得到每种监测数据中每组数据的特征系数； 所述每个时间段每种监测数据的显著性数据变化特征值的计算方法为： ；式中，表示每个时间段内第种监测数据的显著性数据变化特征值； 表示第种监测数据的方差贡献率； 所述不同监测数据样本之间的相似性判断距离的计算方式为： ； 式中，表示第个和第个监测数据样本之间的相似性判断距离；表示第个和第个监测数据样本中第种监测数据的对应特征序列之间的DTW距离；表示在第个和第个监测数据样本中第种监测数据的特征显著系数；表示在第个和第个监测数据样本中第种监测数据的特征显著系数；表示监测数据的种类数量； 不同监测数据样本中每种监测数据的特征显著系数的获取方法进一步包括：通过不同监测数据样本中相同种类监测数据对应显著性数据变化特征值的均值，得到不同监测数据样本中每种监测数据的特征显著系数； 所述各聚类簇内每个监测数据样本中每种监测数据的动态窗口系数进一步包括：根据聚类划分后的各聚类簇，统计每个监测数据样本中每种监测数据的所有组数据数量的均值，得到各聚类簇内每个监测数据样本中每种监测数据的动态窗口系数； 所述对各聚类簇内的监测数据进行滤波处理，进一步包括：统计各聚类簇的所有监测数据样本中每种监测数据的动态窗口系数的均值，得到各聚类簇中每种监测数据滤波处理的窗口大小，结合滤波器对各种监测数据进行滤波处理。

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