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龙图腾网获悉江西省政务信息中心申请的专利一种基于指标管理的数据辅助分析预测研判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：CN121258285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511832642.2，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于指标管理的数据辅助分析预测研判系统是由聂志成;钱军;李新华;侯文刚设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于指标管理的数据辅助分析预测研判系统在说明书摘要公布了：本发明涉及政务数据处理与智能决策技术领域，具体公开了一种基于指标管理的数据辅助分析预测研判系统，通过构建多层级指标管理体系，定义指标间关联关系并配置动态更新阈值；从多个政务数据系统采集原始运行数据，经过质量校验和内容整合生成标准化数据集合；通过对数据集合进行关联度分析和异常特征识别，建立多指标协同监测网络；基于历史序列的状态转移分析，推演未来时段的多种发展路径，生成包含趋势预判和风险等级的预测结果；最后构建决策方案树，通过多维度评分生成可视化分析报告，并基于实施反馈持续优化参数，形成分析预测与决策支持的闭环；本发明实现了跨领域政务数据的深度融合与智能研判。

本发明授权一种基于指标管理的数据辅助分析预测研判系统在权利要求书中公布了：1.一种基于指标管理的数据辅助分析预测研判系统，其特征在于，包括： 指标管理模块，用于构建多层级指标管理体系，定义多个关键指标及其关联关系，并为每个指标配置阈值范围和动态更新规则，所述关键指标涵盖经济调节、市场监管、社会管理、公共服务及生态文明建设领域； 数据处理模块，基于指标管理体系，从多个独立政务数据系统采集原始运行数据，所述原始运行数据包括经济统计数据、市场主体登记数据、社会事件数据、公共服务办理数据和环境监测数据，对原始运行数据进行质量校验、格式统一和内容整合，生成标准化的指标数据集合； 分析预测模块，用于对标准化指标数据集合进行数据关联发现和异常特征识别分析，包括历史趋势追踪、横向对比评估和异常状态识别，输出包含指标变化规律和内在关联的分析结果，所述数据关联发现和异常特征识别分析，具体包括： 基于标准化指标数据集合，采用滑动窗口截取各指标的历史数据序列，计算不同指标序列间的形态相似度，构建指标关联度矩阵； 基于指标关联度矩阵，建立多指标协同监测网络，通过分析网络节点间的传播路径，检测局部异常在关联指标间的传导过程，识别跨域异常传播模式； 针对识别出的异常传播模式，结合指标业务属性建立异常影响评估体系，通过追踪异常在关联网络中的扩散路径和影响范围，生成包含异常根源定位和影响评估的分析报告； 决策应用模块，基于分析结果，通过时序演进推演和风险传导分析过程对关键指标进行未来时段的演变预测，生成包括发展趋势预判和风险等级划分的预测结果，所述通过时序演进推演和风险传导分析过程对关键指标进行未来时段的演变预测，具体包括： 基于分析结果中的指标变化规律，对各关键指标的历史序列进行周期性分解和趋势分离，识别不同时间尺度下的波动特征； 基于提取的波动特征，构建指标状态转移网络，通过分析相邻时段指标状态的变化路径，建立状态转移概率矩阵，形成状态转移路径集合； 基于得到的状态转移路径集合，结合当前指标状态，采用路径匹配和相似度计算方法，推演未来时段指标的可能演变路径，生成多情景发展趋势预判； 基于得到的多情景发展趋势预判，通过分析各演变路径中异常状态的传播范围和影响程度，构建风险热度图，并根据热度分布划分风险等级，形成风险等级划分结果； 决策优化模块，综合分析结果和预测结果，通过智能决策分析过程进行数据驱动的综合研判，生成决策方案，并基于决策方案支持多方协同商议，同时优化指标阈值和分析参数，实现持续改进的预测研判循环。

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