摘要
本发明涉及多源数据融合计算技术领域,且公开了一种基于数字孪生的多源数据融合方法和系统,包括S1、多源数据采集;S2、数据整合与初步校对;S3、时空基准统一;S4、特征提取与逻辑关联;S5、建立动态模型;S6、行为预测与风险评估;S7、部署策略调整和预警。通过多源采集库、GIS基础库、历史库、融合库、专题库的分层处理,避免了原始数据的重复存储和冗余计算,联邦学习技术在保证数据隐私前提下实现跨部门协同,无需集中原始数据,大幅减少传输和处理量,同时利用阈值限定、状态逻辑校验及贝叶斯网络反向推算主动识别并清洗异常数据,提前剔除无效信息,减少模型更新时的计算复杂度,从而有效提升整个系统的响应效率和信息处理效率。
技术关键词
数据融合方法
交通系统
数字孪生
GIS基础
异常数据
联邦学习技术
多源数据融合系统
风险
特征金字塔
时空耦合关系
数据校准
拉普拉斯金字塔
数据采集模块
动态监测点
指挥控制中心
引入注意力机制
模型更新
物联网传感器
系统为您推荐了相关专利信息
综合评估模型
风险预警方法
煤矿作业区域
环境监测数据
水文模型
神经网络模型
中央控制系统
时间序列预测模型
芯片封装工艺
跟踪系统
多源异构数据融合
分析交易数据
识别方法
机组
电力
激光诱导击穿光谱仪
控制策略
掺配系统
掺配方法
数字孪生模型