【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，特别是一种基于双控制中心的智慧运营管理方法及系统。
技术介绍
1、随着物联网(iot)、大数据和人工智能(ai)技术的飞速发展，智慧运营管理已成为提升城市治理水平和服务质量的重要手段。近年来，基于分布式架构的多控制中心体系结构逐渐成为研究热点。通过构建主控中心与多个分控中心协同工作的模式，实现了更精细的数据管理和更快速的响应能力。然而，在实际应用过程中，如何有效协调各控制中心之间的关系，仍是亟待解决的关键问题
2、传统分布式架构中的数据处理方式往往较为粗放，缺乏有效的数据融合算法来实现不同来源数据的深度整合。现有的控制中心架构在应对突发事件时响应速度较慢。在决策指令的生成过于静态，不能根据实时数据的变化进行动态调整，导致决策效果不佳。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术提供了一种基于双控制中心的智慧运营管理方法及系统解决现有智慧运营管理系统中数据融合不充分、决策响应不及时及缺乏有效协同机制的问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于双控制中心的智慧运营管理方法，其包括，构建包含主控中心和分控中心的双控制中心架构，并建立主控中心与分控中心之间的协同机制；
5、分控中心通过智能传感器持续采集数据，并通过边缘计算设备进行预处理和初步分析，提取关键特征并生成初步报告，上传至主控中心；
7、基于数据分析结果，生成决策指令；
8、根据实时数据的变化，主控中心动态调整决策指令，当遇到突发事件时，自动启动相应的响应措施。
9、作为本专利技术所述基于双控制中心的智慧运营管理方法的一种优选方案，其中：所述通过智能传感器持续采集数据包括环境变化、人流密度和设备工作状态。
10、作为本专利技术所述基于双控制中心的智慧运营管理方法的一种优选方案，其中：所述预处理包括数据清洗、数据转换和数据压缩；
11、所述通过边缘计算设备进行预处理和初步分析，提取关键特征并生成初步报告，上传至主控中心包括以下步骤：
12、对预处理后的统计数据提取关键特征，对时间数据识别周期性模式；
13、基于z-score的方法，计算每个观测值的异常值；
14、将提取的关键特征以及异常值记录并生成初步报告；
15、使用tls协议建立加密连接，将压缩后的数据块按照时间顺序打包成数据包；
16、使用aes-256加密算法对数据包进行加密，通过加密通道将加密后的数据包发送至主控中心。
17、作为本专利技术所述基于双控制中心的智慧运营管理方法的一种优选方案，其中：主控中心使用高级数据融合算法将不同来源的数据进行整合，并通过大数据分析，预测未来的客流趋势包括以下步骤：
18、主控中心接收数据包并进行解密，验证数据的完整性和来源的真实性；
19、设计基于概率统计的贝叶斯网络，将验证后的多种类型的数据进行融合；
20、从融合后的数据中提取关键特征，使用k-means聚类算法对数据进行分组，发现数据中的模式；
21、使用apriori算法找出数据中的频繁项集和关联规则，并设定支持度和置信度阈值来筛选出有意义的关联规则；
22、构建预测模型，预测未来的客流趋势，表达式为：
23、
24、其中，f(t)表示预测的客流趋势，i表示数据的索引，n表示数据的总数，ti表示第i个数据对应的时间点，t表示时间变量，σi表示第i个数据点的时间标准差，b表示偏置项，λ表示控制sigmoid函数陡峭程度的参数，ck表示第k个谐波的振幅，ωk表示第k个谐波的角频率，φk表示第k个谐波的相位，m表示谐波的总数，k表示谐波索引，θ表示sigmoid函数的偏移量。
25、作为本专利技术所述基于双控制中心的智慧运营管理方法的一种优选方案，其中：基于数据分析结果，生成决策指令，表达式为：
26、
27、其中，dr表示第r个决策指令，d表示所有决策指令的集合，d表示需要调整的服务频率的总数，j表示服务频率索引，fj(t)表示在时间t时的服务频率，p表示需要优化的路线规划的总数，a表示需要优化的路线规划索引，ha(t)表示在时间t时的第a个路线的优化效果，q表示需要调整的设施维护计划的总数，gl(t)表示在时间t时的第l个设施维护状态。
28、作为本专利技术所述基于双控制中心的智慧运营管理方法的一种优选方案，其中：根据实时数据的变化，主控中心动态调整决策指令，表达式为：
29、
30、其中，dr′表示调整后的第r个决策指令，δdr表示第r个决策指令的调整量，δfj(t)表示在时间t时第j个服务频率调整策略的变化量，δha(t)表示在时间t时第a个路线规划策略的变化量，δgl(t)表示在时间t时第l个设施维护计划的变化量，sign(·)表示符号函数。
31、作为本专利技术所述基于双控制中心的智慧运营管理方法的一种优选方案，其中：当遇到突发事件时，自动启动相应的响应措施包括以下步骤：
32、利用传感器网络持续收集数据，并对数据进行分析，识别出异常模式；
33、设定安全阈值，当检测到的数据超过安全阈值时，则判定为突发事件；
34、通过多源数据融合技术确认事件的真实性，并根据事件的性质自动进行分类；
35、系统自动向主控中心发送警报信号，根据事件类型从预案数据库中检索相应的预案，解析预案中的各项指令和步骤；
36、根据预案的要求，将应急响应措施通知相关机构。
37、第二方面，本专利技术提供了一种基于双控制中心的智慧运营管理系统，包括，
38、双控制中心协同模块：构建包含主控中心和分控中心的双控制中心架构，并建立主控中心与分控中心之间的协同机制；
39、数据采集与预处理模块：分控中心通过智能传感器持续采集数据，并通过边缘计算设备进行预处理和初步分析，提取关键特征并生成初步报告，上传至主控中心；
40、数据融合与分析模块：主控中心使用高级数据融合算法将不同来源的数据进行整合，并通过大数据分析，预测未来的客流趋势；
41、指令生成模块：基于数据分析结果，生成决策指令；
42、应急响应与协调模块：根据实时数据的变化，主控中心动态调整决策指令，当遇到突发事件时，自动启动相应的响应措施。
43、第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的基于双控制中心的智慧运营管理方法的任一步骤。
44、第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于双控制中心的智慧运营管理方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于双控制中心的智慧运营管理方法，其特征在于：所述通过智能传感器持续采集数据包括环境变化、人流密度和设备工作状态。
3.如权利要求1所述的基于双控制中心的智慧运营管理方法，其特征在于：所述预处理包括数据清洗、数据转换和数据压缩；
4.如权利要求3所述的基于双控制中心的智慧运营管理方法，其特征在于：主控中心使用高级数据融合算法将不同来源的数据进行整合，并通过大数据分析，预测未来的客流趋势包括以下步骤：
5.如权利要求4所述的基于双控制中心的智慧运营管理方法，其特征在于：基于数据分析结果，生成决策指令，表达式为：
6.如权利要求5所述的基于双控制中心的智慧运营管理方法，其特征在于：根据实时数据的变化，主控中心动态调整决策指令，表达式为：
7.如权利要求6所述的基于双控制中心的智慧运营管理方法，其特征在于：当遇到突发事件时，自动启动相应的响应措施包括以下步骤：
8.一种基于双控制中心的智慧运营管理系统，基于权利要求1～7
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一所述的基于双控制中心的智慧运营管理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一所述的基于双控制中心的智慧运营管理方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于双控制中心的智慧运营管理方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于双控制中心的智慧运营管理方法，其特征在于：所述通过智能传感器持续采集数据包括环境变化、人流密度和设备工作状态。
3.如权利要求1所述的基于双控制中心的智慧运营管理方法，其特征在于：所述预处理包括数据清洗、数据转换和数据压缩；
4.如权利要求3所述的基于双控制中心的智慧运营管理方法，其特征在于：主控中心使用高级数据融合算法将不同来源的数据进行整合，并通过大数据分析，预测未来的客流趋势包括以下步骤：
5.如权利要求4所述的基于双控制中心的智慧运营管理方法，其特征在于：基于数据分析结果，生成决策指令，表达式为：
6.如权利要求5所述的基于双控制中心的智慧运营管理方...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘永明，贺敬辉，李家伯，褚庆华，
申请(专利权)人：中交投数智科技北京股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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