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龙图腾网获悉国网四川雅安电力(集团)股份有限公司申请的专利融合多源数据挖掘的无计划作业预警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：CN121303864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511881454.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权融合多源数据挖掘的无计划作业预警方法及系统是由程磊;杨阳;廖永建;李霞;曾伟;郭鹏;尹翰博;杨著;张富硕设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多源数据挖掘的无计划作业预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合多源数据挖掘的无计划作业预警方法及系统。该方法通过采集车辆轨迹、作业计划与电子围栏数据，对轨迹进行清洗和地图匹配预处理后，利用轨迹表示学习模型将轨迹序列映射为低维嵌入向量；基于该向量通过聚类识别异常行为模式，同时结合实时数据构建动态风险指标并预测车辆未来状态；将异常模式、风险指标与预测结果输入模糊逻辑决策器进行多源融合，输出综合风险等级并触发分级预警；采用强化学习机制根据预警效果动态优化决策器参数，最终将预警信息推送至管理平台并接收反馈形成闭环管理。本发明实现了对无计划作业行为的精准、自适应预警，显著提升了作业安全监管的智能化水平。

本发明授权融合多源数据挖掘的无计划作业预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合多源数据挖掘的无计划作业预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集车辆轨迹数据、作业计划数据及电子围栏数据，对所述轨迹数据进行清洗、去噪与地图匹配预处理； 利用轨迹表示学习模型将预处理后的轨迹序列映射为低维轨迹嵌入向量； 基于所述低维轨迹嵌入向量，通过聚类算法识别典型作业模式与异常行为模式； 基于实时轨迹数据、作业计划与电子围栏数据，构建动态风险指标，并利用时序预测模型预测车辆未来的运动状态与位置，包括： 构建路径侵入指数，基于车辆当前位置到规划作业路径的横向距离及当前航向角与预期航向角之差计算； 构建时间冲突指数，基于车辆预计到达下一关键作业节点的时间与计划时间之差的绝对值，结合车辆当前速度与节点间剩余距离计算； 构建区域闯入指数，在车辆未来预测位置进入未授权电子围栏区域时触发告警； 将包含位置、速度及航向角的历史轨迹序列输入基于编码器-解码器架构的循环神经网络，通过编码器对历史序列进行编码，解码器基于编码状态自回归地预测车辆在未来预设时间段内的运动状态与位置序列； 将所述异常行为模式识别结果、动态风险指标及车辆未来行为预测结果，输入至模糊逻辑决策器进行多源信息融合，由所述模糊逻辑决策器输出无计划作业的综合风险等级，并据此触发分级预警； 采用强化学习机制，根据历史预警结果的准确性与误报情况生成奖励信号，基于所述奖励信号对所述模糊逻辑决策器进行动态优化； 将基于优化后决策策略所产生的预警信息，推送至车辆调度与作业管理平台，并接收来自所述平台的处置反馈信息，形成闭环管理。

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