一种基于智能运营中心的园区数据融合与智能决策方法与流程

本发明涉及大数据处理，尤其涉及一种基于智能运营中心的园区数据融合与智能决策方法。

背景技术：

1、随着物联网、大数据、人工智能及数字孪生技术的快速发展，智慧园区建设已成为城市数字化转型的重要组成部分。智能运营中心作为园区的神经中枢，通过集成各类系统接口，实现跨部门、跨系统的数据汇聚与联动控制。然而，当前园区智能运营中心在数据融合与智能决策方面仍存在以下不足：

2、现有园区管理系统通常通过接口集成各业务子系统，但各系统数据在格式标准、语义表达、时空基准上存在显著差异，导致数据汇聚后难以实现深层次的语义对齐与关联分析。多数方案仅停留在数据展示层面，未能构建统一的数据融合模型，无法有效挖掘多源数据间的隐含关联关系，使得数据孤岛现象依然突出。现有技术中虽然存在通过标注区域数据集进行神经网络训练以识别异常数据的方法，但其数据融合深度仍局限于特征层面的简单拼接，缺乏基于语义空间的对齐与映射机制，难以支撑跨域数据的深度关联推理；

3、现有园区的决策支持系统大多基于预设规则和阈值触发告警，属于被动响应式决策模式。当系统检测到异常时往往已经发生，缺乏基于实时感知数据的前瞻性预测与主动干预能力。同时，现有决策方法多依赖单一数据源或瞬态观测数据进行判断，忽略了多源数据在时间序列上的动态演化规律与空间关联特征，导致决策指令存在过激或失准的问题。此外，决策结果通常以静态报表或大屏展示形式呈现，未能与数字孪生技术深度融合，缺乏可视化、可交互、可推演的闭环决策验证机制。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决现有技术中难以对园区进行智能化管理的问题，而提出的一种基于智能运营中心的园区数据融合与智能决策方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、一种基于智能运营中心的园区数据融合与智能决策方法，包括以下步骤：

4、步骤s1，多模态感知数据采集：通过部署于园区各区域的物联网感知层实时采集多模态感知数据，所述多模态感知数据包括视频图像数据、环境传感数据、设备运行数据及人员车辆通行数据；

5、步骤s2，基于语义对齐的多源异构数据融合：构建多源异构数据融合引擎，对所述多模态感知数据进行数据预处理、特征提取与语义对齐，生成统一语义空间下的决策融合数据集；

6、步骤s3，基于融合数据的智能决策分析：基于所述决策融合数据集，构建多维度智能决策分析模型，所述模型包括态势感知模型、异常预警模型和资源优化模型，对园区运行状态进行综合评估与智能决策分析；

7、步骤s4，决策指令生成与闭环验证：根据智能决策分析结果生成决策指令序列，通过数字孪生引擎进行决策效果的仿真推演与验证，将验证通过的决策指令下发至对应执行终端。

8、优选地，所述步骤s2中数据预处理包括：

9、对视频图像数据进行去噪、增强与格式标准化处理；

10、对环境传感数据进行异常值剔除、缺失值插补与量纲归一化处理；

11、对设备运行数据进行协议解析、时序对齐与数据清洗处理。

12、优选地，所述步骤s2中特征提取包括：

13、采用卷积神经网络对视频图像数据进行目标检测与特征提取，得到实时特征图像组，所述实时特征图像组包含人员目标特征、车辆目标特征及设备目标特征；

14、采用异常环境识别模型对环境传感数据进行处理，所述异常环境识别模型基于历史标注环境数据集训练获得，输出环境特征向量，所述环境特征向量包括温度特征、湿度特征及颗粒物浓度特征。

15、优选地，所述步骤s2中语义对齐包括：

16、构建园区统一语义空间模型，定义园区实体的标准化语义表示，所述园区实体包括空间实体、设备实体、人员实体及事件实体；

17、基于所述统一语义空间模型，将不同数据源提取的特征向量映射至同一语义空间，实现跨数据源的特征关联与语义对齐。

18、优选地，所述步骤s2中决策融合数据集的生成方式为：将经过语义对齐后的目标设备数据组、实时特征图像及环境特征数据进行多维关联组合，得到决策融合数据，汇总全部园区区域的决策融合数据，得到决策融合数据集。

19、优选地，所述步骤s3中态势感知模型基于时空关联分析算法构建，具体包括：

20、获取决策融合数据集中的空间位置信息与时间戳信息，构建园区运行状态的时空数据立方体；

21、基于所述时空数据立方体，采用时空自相关函数分析园区各区域运行状态的空间分布特征与时间演化规律；

22、综合计算园区整体运行态势指数，所述运行态势指数的计算公式为：

23、i态势=α⋅i安全+β⋅i效率+γ⋅i能耗+δ⋅i舒适

24、其中，i安全为安全态势子指数，i效率为运营效率子指数，i能耗为能耗态势子指数，i舒适为环境舒适度子指数，α、β、γ、δ为对应的权重系数，且α+β+γ+δ=1。

25、优选地，所述步骤s3中异常预警模型基于时序预测算法构建，具体包括：

26、获取决策融合数据集中的历史时序数据，采用长短期记忆网络构建时序预测模型；

27、基于所述时序预测模型，对园区各监测指标的未来趋势进行预测，当预测值超过预设阈值时触发异常预警；

28、所述异常预警包括安全异常预警、设备故障预警、环境超标预警及人流密度预警。

29、优选地，所述步骤s3中资源优化模型基于多目标优化算法构建，具体包括：

30、构建园区资源调度的多目标优化函数，所述优化目标包括最小化运营能耗、最大化服务效率及最小化响应延迟；

31、采用粒子群优化算法或遗传算法对所述多目标优化函数进行求解，得到最优资源调度方案。

32、优选地，所述步骤s4中数字孪生引擎的仿真推演包括：

33、基于园区三维地理信息系统数据和设备机理模型数据，构建园区数字孪生模型；

34、将决策指令序列输入所述数字孪生模型，模拟决策指令执行后的园区运行状态变化；

35、对比仿真结果与预期目标，若偏差超过预设阈值则对决策指令进行迭代优化，直至仿真结果满足预期目标。

36、优选地，还包括步骤s5、构建可视决策平台，将所述决策融合数据集及智能决策分析结果以可视化形式进行展示，所述可视决策平台包括态势总览驾驶舱、异常预警看板、资源调度面板及决策推演沙盘。

37、与现有技术相比，本发明具备以下优点：

38、1、本发明通过构建统一语义空间模型，将视频图像、环境传感、设备运行等异构数据映射至同一语义空间，实现了跨数据源的特征关联与语义对齐，克服现有技术中数据融合停留在格式转换层面的缺陷。通过基于神经网络的特征提取与语义映射机制，解决多源数据语义鸿沟问题，使融合后的数据能够支撑深层次的关联推理与智能决策。

39、2、本发明通过构建基于lstm的时序预测模型和多目标优化模型，实现园区运行状态的主动预测与前瞻性预警。区别于现有技术中基于固定阈值的被动告警机制，能够在异常发生前进行主动识别与预处置。同时，通过数字孪生引擎的仿真推演验证机制，确保决策指令的科学性与有效性，避免仅凭单一瞬态观测导致的指令过激问题。

40、3、本发明构建从数据感知、融合分析到决策生成、仿真验证、指令执行的完整闭环链路。通过数字孪生技术实现决策效果的事前推演与事后追溯，大幅提升园区管理的智能化水平和运营效率，该闭环机制使园区智能运营中心从传统的可视化展示工具演进为驱动业务优化的智能决策核心引擎。