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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明提出了一种基于知识图谱的综合管廊隐患风险预测方法，包括以下步骤：S1，获取异常监测数据类型序列，所述异常监测数据类型序列包括若干个类型标签；S2，将异常监测数据类型序列分别输入实体推荐网络和响应生成网络预测风险构件概率排名；S3，将实体生成网络与响应生成网络得到的风险构件概率进行加权求和，得到最终的风险构件概率。本发明提出应用综合管廊运维风险知识图谱、结合生成式模型，利用历史动态监测数据训练，根据输入的动态监测数据，推理生成风险分析结论，获取排名靠前的数个隐患风险。通过本发明方法能快速、准确地预测出管廊运维风险的风险类型，从而提供基于风险信息的运维决策支持。
主权项：1.一种基于知识图谱的综合管廊隐患风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取异常监测数据类型序列，所述异常监测数据类型序列包括若干个类型标签；S2，将异常监测数据类型序列分别输入实体推荐网络和响应生成网络预测风险构件概率排名；S3，将实体生成网络与响应生成网络得到的风险构件概率进行加权求和，得到最终的风险构件概率，选择风险构件概率高于设定阈值的风险构件或者选择排名最高的风险构件，最后得到风险构件对应综合管廊隐的患风险类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种基于知识图谱的综合管廊隐患风险预测方法
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