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申请/专利权人：广东铧鸿机电工程有限公司

摘要：本发明涉及智能监控技术领域，为一种智慧安防综合管理平台，平台包括数据采集模块，时间序列分析模块，动态资源调度模块，风险评估模块，用户交互模块，资源优化引擎模块，实时风险预测模块，监控策略生成模块。本发明中，采用自回归积分滑动平均模型与长短期记忆网络结合，在短期趋势变化与长期数据序列模式的分析上实现预测，优化后的资源配置与动态资源调度模块，利用强化学习算法和遗传算法，确保资源分配的高效性和实时性，风险评估与预测通过决策树、随机森林模型和动态贝叶斯网络，提升潜在风险的识别速度和准确度，监控策略生成模块的遗传算法，促进监控策略的持续改进与适应性，进而提升安防系统的整体性能和用户体验。

主权项：1.一种智慧安防综合管理平台，其特征在于：所述平台包括，数据采集模块，时间序列分析模块，动态资源调度模块，风险评估模块，用户交互模块，资源优化引擎模块，实时风险预测模块，监控策略生成模块；所述数据采集模块基于实时监控数据输入，采用流数据处理方法，进行数据同步接收，并进行噪声过滤和数据格式化处理，生成监控数据流；所述时间序列分析模块基于监控数据流，采用自回归积分滑动平均模型，分析短期趋势变化，并使用长短期记忆网络，处理长期数据序列模式，识别目标行为模式，生成行为模式预测；所述动态资源调度模块基于行为模式预测，采用强化学习算法，评估当前资源使用情况，并动态调整资源分配匹配实时需求，生成资源调度方案；所述风险评估模块基于监控数据流，采用决策树分析数据特征，并通过随机森林模型评估潜在风险等级，根据评估结果自动触发安全预警，生成风险评级结果；所述用户交互模块基于风险评级结果和资源调度方案，开发用户界面，收集用户操作并进行反馈，实时展示监控数据和风险评估数据，生成交互界面；所述资源优化引擎模块基于监控数据流和资源调度方案，采用遗传算法，通过模拟自然选择过程捕捉最优配置，并使用模拟退火算法细化解决方案，评估调整后的策略性能，生成优化后的资源配置；所述实时风险预测模块基于监控数据流，采用动态贝叶斯网络，整理实时监控数据，并对风险进行建模和预测，生成风险预测模型；所述监控策略生成模块基于优化后的资源配置和风险预测模型，采用遗传算法定义监控策略框架，并优化策略，进行测试策略效果，迭代优化，生成监控策略。

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百度查询： 广东铧鸿机电工程有限公司 一种智慧安防综合管理平台