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龙图腾网获悉福州城投新基建集团有限公司申请的专利一种基于大数据的城市火灾隐患预警分析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：CN120746298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511166702.1，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于大数据的城市火灾隐患预警分析方法及系统是由林宇;苏耿华;周全;范翰飞设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的城市火灾隐患预警分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的城市火灾隐患预警分析方法及系统，涉及灾害预警技术领域，包括基于特征维度初始化KDE的高斯核函数和带宽参数，结合GIS信息构建淬火函数和耦合参数作为约束，计算模拟缺陷密度，结合时间序列计算实际临界指数和标准化偏差，构建热扩散方程并通过两阶段常邻近法求解，生成时空风险场，计算风险传播速度场。本发明通过熵权和核密度相结合的多指标聚类方法，提升高维异构数据的风险识别精度，构建奇对称异常点识别机制，提高异常点识别的精度和稳定性，构建热扩散方程，经两阶段常邻近法求解生成时空风险场，实现城市火灾风险的动态演化展示，提升预警响应效率。

本发明授权一种基于大数据的城市火灾隐患预警分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的城市火灾隐患预警分析方法，其特征在于：包括， 收集多模态数据并进行预处理，得到特征向量，通过FCM聚类生成区域簇，并通过熵权法得到特征权重，基于特征维度初始化KDE的高斯核函数与带宽参数，结合GIS信息构建淬火函数和耦合参数作为约束，计算模拟缺陷密度，结合时间序列计算实际临界指数和标准化偏差，并计算缩放变量、动态阈值以及综合偏差指标，筛选综合偏差指标大于动态阈值，标记为潜在异常点，计算关联函数并提取实际标度指数，识别潜在奇对称异常点； 所述淬火函数和耦合参数，公式为： ， 其中，为时间的淬火函数，为淬火时间常数，为指数衰减函数，为特征和特征的耦合强度，为耦合强度的基准值，为耦合参数，为淬火函数的初始值； 所述模拟缺陷密度，公式为： ， 其中，为特征的模拟缺陷密度，为第的特征，N为特征数量； 所述计算关联函数并提取实际标度指数，识别潜在奇对称异常点，包括基于特征向量，计算其关联函数，公式为： ， 其中，为时间间隔的关联函数，为和第个特征相隔时间间隔的特征，为时间间隔内的特征数量； 基于关联函数，计算实际标度指数，筛选实际标度指数和理论标度指数的差大于偏差阈值，将其对应的特征向量标记为潜在奇对称异常点； 使用Trotter–Suzuki方法将特征向量映射为量子自旋玻璃模型，得到哈密顿量与初始横场强度，通过迭代优化调整横场强度，结合能隙和能量波动筛选出潜在奇对称异常点子集，基于特征权重计算核密度，将潜在奇对称异常点子集的核密度的平均值和标准差的差值设定为对比阈值，识别最终奇对称异常点，并构建优化特征向量，基于更新带宽参数，通过优化目标函数得到优化带宽和优化奇对称异常点； 所述结合能隙和能量波动筛选出潜在奇对称异常点子集，包括基于初始横场强度，通过迭代优化进行调整，并计算在迭代优化过程中能隙和潜在奇对称异常点的能量波动，公式为： , 其中，为能隙，为第个特征的协方差矩阵，为特征的能量波动，为哈密顿量，为对协方差矩阵中最小特征值的提取操作，通过样本协方差矩阵构建协方差矩阵，为优化横场强度，为横场强度； 筛选能量波动大于区域簇内平均能量波动的标准差的v倍且能隙在迭代过程中为超代数闭合，标记为潜在奇对称异常点子集； 所述识别最终奇对称异常点，并构建优化特征向量，包括筛选特征向量的核密度小于对比阈值且特征向量属于潜在奇对称异常点子集，标记为最终奇对称异常点，并筛选非最终奇对称异常点的特征向量，拼接为优化特征向量； 将城市按WGS84坐标系划分为规则网格，结合优化特征向量、优化奇对称异常点以及特征权重初始化风向强度场并计算初始风险强度，构建热扩散方程并通过两阶段常邻近法求解，生成时空风险场，计算风险传播速度场，并结合流体可视化技术生成三维流线图，计算风险阈值，识别风险强度大于风险阈值区域触发预警，计算响应优先级，通过API推送至消防指挥系统； 所述结合优化特征向量、优化奇对称异常点以及特征权重初始化风向强度场并计算初始风险强度，公式为： , 其中，为网格点在初始时间的初始风险强度，为优化奇对称异常点的特征权重，为优化奇对称异常点的特征值，初始空间衰减参数，为优化奇对称异常点数量，为指数项，为优化奇对称异常点的横坐标，为优化奇对称异常点的纵坐标。

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