基于多源数据融合的社区LPG智慧周转仓预警系统及方法与流程

本发明涉及数据处理，特别涉及一种基于多源数据融合的社区lpg智慧周转仓预警系统及方法。

背景技术：

1、社区lpg智慧周转仓是在社区内设置的配送点，内部可存放瓶装气，社区lpg智慧周转仓的设置在降低物流成本的同时有利于为社区用户提供便捷服务；

2、由于lpg智慧周转仓的特殊性，需要对其进行实时有效的预警监测，从而便于在社区lpg智慧周转仓出现异常时及时进行安全响应；

3、但是，目前lpg智慧周转仓的预警监测大都只能监测单方面的数据，并且监测数据的质量得不到保障，从而严重影响了对lpg智慧周转仓的预警监测效果，而且，目前的预警监测规则不够灵活，且不能对预警监测机制进行有效更新和维护，而且在对监测数据进行分析时多采用人为和机器相结合的方式进行分析，大大降低了对lpg智慧周转仓的监测准确性，从而使得lpg智慧周转仓的运行安全得不到保障；

4、因此，为了克服上述缺陷，本发明提供了一种基于多源数据融合的社区lpg智慧周转仓预警系统及方法。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于多源数据融合的社区lpg智慧周转仓预警系统及方法，用以通过采用多源传感设备对周转仓进行全面有效的监测，实现对周转仓内的多源监测数据进行准确有效的获取，并对获取到的多源监测数据进行预处理，确保了得到的多源监测数据的准确可靠性，同时，根据数据融合逻辑将预处理后的多源监测数据进行数据融合，确保在对周转仓进行预警分析时，能够综合考虑不同方面的监测数据，提高了预警监测的准确性，其次，构建周转仓多维预警模型，并对融合数据进行实时解析，实现对周转仓的实时运行情况进行准确有效的获取，从而便于及时发现异常情况，保障了预警的及时性，最后，根据周转仓的运行状态对周转仓内是否存在异常情况进行判断，实现在存在异常时，根据异常现象进行相应的预警操作，便于工作人员根据预警信息进行快速有效的确定异常类型，也便于及时采取应急措施，保障了周转仓的运行可靠性和运行安全性。

2、本发明提供了一种基于多源数据融合的社区lpg智慧周转仓预警系统，包括：

3、多维数据采集模块，用于基于多源传感设备实时采集周转仓内的多源监测数据，并对多源监测数据进行预处理，且基于数据融合逻辑对预处理后的多源监测数据进行多源数据融合，得到融合数据；

4、数据分析模块，用于构建周转仓多维预警模型，并基于周转仓多维预警模型对融合数据进行实时解析；

5、预警模块，用于基于实时解析结果确定周转仓的运行状态，并在运行状态存在异常时，基于异常现象进行对应预警操作。

6、优选的，一种基于多源数据融合的社区lpg智慧周转仓预警系统，多维数据采集模块，包括：

7、位置确定单元，用于：

8、获取对周转仓的预警监测业务，并对预警监测业务进行解析，确定对周转仓的监测项目；

9、基于监测项目的业务属性确定各监测项目所需的传感设备及各传感设备的运行条件，并基于周转仓的空间结构以及运行条件确定各传感设备在周转仓内的部署位置；

10、部署指引单元，用于基于部署位置生成部署导图，并将部署导图分布式下发至各工作人员终端进行部署指引；

11、数据采集单元，用于基于部署指引结果对部署的各传感设备进行监测参数适配，并基于监测参数适配结果控制各传感设备实时采集周转仓内的多源监测数据。

12、优选的，一种基于多源数据融合的社区lpg智慧周转仓预警系统，多维数据采集模块，包括：

13、数据获取单元，用于获取得到的多源监测数据，并对多源监测数据进行数据清洗，得到初始多源监测数据；

14、数据预处理单元，用于：

15、基于初始多源监测数据的表征对象确定多源监测数据中各单体监测数据的数据特性，并基于数据特性确定各单体监测数据的数据维度；

16、基于各单体监测数据的数据维度得到多源监测数据的维度分布，并基于维度分布确定统一维度；

17、基于统一维度确定对各单体监测数据的数据维度的维度约减指标，并基于维度约减指标对多源监测数据进行数据维度统一，完成对多源监测数据的预处理。

18、优选的，一种基于多源数据融合的社区lpg智慧周转仓预警系统，多维数据采集模块，包括：

19、融合准备单元，用于：

20、提取预处理后的多源监测数据的时间参量，并基于时间参量将同一监测时间段内的多源监测数据进行数据对齐；

21、基于数据对齐结果确定多源监测数据的数据来源，并基于数据来源确定多源监测数据的监测业务特征；

22、融合逻辑确定单元，用于基于监测业务特征确定多源监测数据中不同监测数据之间的业务关联属性，并基于业务关联属性确定多源监测数据之间的相关性及差异分布特性；

23、基于相关性及差异分布特征得到对多源监测数据的数据融合逻辑；

24、数据融合单元，用于：

25、基于监测业务特征提取多源监测数据中各来源监测数据的主成分数据，并基于主成分数据得到各来源监测数据的特征表征数据；

26、基于各传感设备的监测准确率对来源监测数据的特征表征数据赋予相应权重，并基于权重赋予结果将特征表征数据和相应权重同步输入至神经网络进行数据融合处理，得到融合数据。

27、优选的，一种基于多源数据融合的社区lpg智慧周转仓预警系统，数据融合单元，包括：

28、数据处理子单元，用于：

29、基于神经网络根据差异表征标准对接收到的特征表征数据进行归类，并基于归类结果根据业务关联属性确定不同特征表征数据之间的因果链；

30、将特征表征数据进行字段拆分，并将拆分得到的字段转换为数据向量；

31、基于因果链得到不同特征表征数据之间的融合有向图，并基于权重赋予结果和融合有向图确定不同特征表征数据之间的节点相似值；

32、数据融合单元，用于基于节点相似值确定不同特征表征数据之间的数据融合节点，并基于数据融合节点将不同特征表征数据对应的数据向量进行融合，得到融合数据。

33、优选的，一种基于多源数据融合的社区lpg智慧周转仓预警系统，数据分析模块，包括：

34、数据调取单元，用于调取历史监测数据，并基于周转仓预警监测目标确定预警对象以及预警对象对应的预警触发条件和预警级别；

35、模型构建单元，用于：

36、基于预警对象及对应的预警触发条件和预警级别确定预警特征，并基于预警特征从模型库中筛选出预测模型框架；

37、基于历史监测数据和预警特征对预测模型框架进行迭代训练，并对迭代训练结果进行逐次性能校验，得到每一次训练后模型的多维性能评估指标值；

38、对多维性能评估指标值进行加权平均，并将加权平均结果与基准阈值进行取值比较，且在加权平均结果大于基准阈值时，判定对预测模型框架的迭代训练结果合格，得到周转仓多维预警模型；

39、模型优化单元，用于：

40、基于周转仓多维预警模型的运行要求对生产环境进行参数适配，并基于参数适配结果根据生产环境的可用空间对周转仓多维预警模型进行自适应参数层级调整；

41、将自适应参数层级调整后的周转仓多维预警模型在生产环境中进行部署，并基于部署结果对周转仓多维预警模型的更新周期进行设定；

42、基于设定结果对周转仓多维预警模型进行周期更新和优化。

43、优选的，一种基于多源数据融合的社区lpg智慧周转仓预警系统，数据分析模块，包括：

44、数据传输单元，用于获取每一监测时间段内的融合数据，并基于数据接口将每一监测时间段内的融合数据实时传输至周转仓多维预警模型；

45、数据解析单元，用于：

46、基于周转仓多维预警模型对融合数据进行拆分解析，得到周转仓内不同监测项目的独立运行状态结果；

47、同时，基于周转仓多维预警模型对融合数据进行关联解析，并基于关联解析结果确定周转仓内不同监测项目之间的限定因子；

48、基于限定因子对不同监测项目的独立运行状态结果进行修正，并基于修正结果得到对融合数据的实时解析结果。

49、优选的，一种基于多源数据融合的社区lpg智慧周转仓预警系统，预警模块，包括：

50、结果获取单元，用于获取得到的实时解析结果，并对实时解析结果进行环境对象和人为对象分类，得到二维状态评估数据组；

51、状态确定单元，用于：

52、基于周转仓预警监测目的分别确定每一维度下的基准安全运行状态参量，并分别将每一维度的状态评估数据组与对应的基准安全运行状态参量进行差异解析；

53、基于差异解析结果得到每一维度下的偏差项目以及偏差项目的偏差参量，并基于人为对象的活动行为对环境对象中监测项目的状态参量的影响系数对环境对象中存在的偏差项目的偏差参量进行参量修正；

54、基于修正结果对每一维度下的偏差项目以及偏差项目的偏差参量进行汇总，得到周转仓的运行状态。

55、优选的，一种基于多源数据融合的社区lpg智慧周转仓预警系统，预警模块，包括：

56、状态获取单元，用于获取得到的周转仓的运行状态，并当周转仓的运行状态不满足运行要时，基于运行状态确定异常监测项目；

57、预警单元，用于：

58、基于异常监测项目确定异常监测主体对象，并基于周转仓的运行状态确定异常监测主体对象的异常现象；

59、基于异常现象从预警机制中匹配相应预警措施，并基于相应预警措施进行对象预警操作。

60、本发明提供了一种基于多源数据融合的社区lpg智慧周转仓预警方法，包括：

61、基于多源传感设备实时采集周转仓内的多源监测数据，并对多源监测数据进行预处理，且基于数据融合逻辑对预处理后的多源监测数据进行多源数据融合，得到融合数据；

62、构建周转仓多维预警模型，并基于周转仓多维预警模型对融合数据进行实时解析；

63、基于实时解析结果确定周转仓的运行状态，并在运行状态存在异常时，基于异常现象进行对应预警操作。

64、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

65、1.上述技术方案的工作原理及有益效果是：通过采用多源传感设备对周转仓进行全面有效的监测，实现对周转仓内的多源监测数据进行准确有效的获取，并对获取到的多源监测数据进行预处理，确保了得到的多源监测数据的准确可靠性，同时，根据数据融合逻辑将预处理后的多源监测数据进行数据融合，确保在对周转仓进行预警分析时，能够综合考虑不同方面的监测数据，提高了预警监测的准确性，其次，构建周转仓多维预警模型，并对融合数据进行实时解析，实现对周转仓的实时运行情况进行准确有效的获取，从而便于及时发现异常情况，保障了预警的及时性，最后，根据周转仓的运行状态对周转仓内是否存在异常情况进行判断，实现在存在异常时，根据异常现象进行相应的预警操作，便于工作人员根据预警信息进行快速有效的确定异常类型，也便于及时采取应急措施，保障了周转仓的运行可靠性和运行安全性。

66、2、通过确定预处理后的多源监测数据的时间参量，实现根据时间参量将同一监测时间段内的多源监测数据进行数据对齐，从而便于将同一监测时间段内的多源监测数据进行有效融合，为多源数据融合提供了便利，其次，根据数据对齐结果对同一监测时间段内的多源监测数据之间的相关性以及差异分布特性进行确定，实现对多源监测数据的数据融合逻辑进行准确有效的获取，最后，通过确定多源监测数据中各来源监测数据的特征表征数据，并根据各传感设备的监测准确率对不同特征表征数据赋予相应的权重，从而便于在进行数据融合时，根据权重对不同监测数据之间的重要程度进行锁定，实现根据权重将多源监测数据进行准确可靠的数据融合处理，保障了数据融合的效果，也提高了通过数据融合结果对周转仓进行预警的准确可靠性。

67、3、通过调取历史监测数据，并根据周转仓预警监测目标对预警特征进行确定，实现根据预警特征从模型库中筛选出适合的预测模型框架，其次，通过历史监测数据和预警特征对预测模型框架进行迭代训练，并对迭代训练结果进行性能校验，确保最终得到的训练结果的准确可靠性，最后，对周转仓多维预警模型的生产环境进行参数适配，确保了周转仓多维预警模型的部署环境的安全可靠，同时，对周转仓多维预警模型设定更新周期，实现对周转仓多维预警模型进行定时更新，确保了周转仓多维预警模型的运行效果，保障了对周转仓的预警可靠性。

68、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在本技术文件中所特别指出的结构来实现和获得。

69、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。