一种基于智慧物业的社区资源管理方法及系统与流程

文档序号:37035352发布日期:2024-02-20 20:27阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种基于智慧物业的社区资源管理方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于智慧物业的社区资源管理方法,其特征在于,基于大数据网络获取目标资源在各种状态之下运行时对应的历史特征数据,并对所述历史特征数据进行修正处理,得到目标资源在各种状态之下修正后的历史特征数据,具体为:

3.根据权利要求1所述的一种基于智慧物业的社区资源管理方法,其特征在于,根据所述修正后的历史特征数据计算各状态之间的转移概率,并根据各状态之间的转移概率生成状态转移矩阵,具体为:

4.根据权利要求1所述的一种基于智慧物业的社区资源管理方法,其特征在于,构建马尔科夫模型,根据所述状态转移矩阵对所述马尔科夫模型进行训练,输出训练完成的马尔科夫模型,具体为:

5.根据权利要求1所述的一种基于智慧物业的社区资源管理方法,其特征在于,基于模糊聚类算法对所采集得到的实时特征数据进行聚类处理,得到若干个实时特征数据集,具体为:

6.根据权利要求5所述的一种基于智慧物业的社区资源管理方法,其特征在于,对若干个初始实时特征数据集进行修正,得到若干个实时特征数据集,具体为:

7.根据权利要求1所述的一种基于智慧物业的社区资源管理方法,其特征在于,将各实时特征数据集的实时特征数据导入所述训练完成的马尔科夫模型中进行预测推演,得到预测结果,根据所述预测结果生成警报信息,并将所述警报信息发送至智慧物业控制终端上,具体为:

8.一种基于智慧物业的社区资源管理系统,其特征在于,所述社区资源管理系统包括存储器与处理器,所述存储器中存储有社区资源管理方法程序,当所述社区资源管理方法程序被所述处理器执行时,实现如下步骤:


技术总结
本发明涉及社区资源管理技术领域,特别是一种基于智慧物业的社区资源管理方法及系统,根据所述修正后的历史特征数据计算各状态之间的转移概率,并根据各状态之间的转移概率生成状态转移矩阵;构建马尔科夫模型,根据所述状态转移矩阵对所述马尔科夫模型进行训练,输出训练完成的马尔科夫模型;将各实时特征数据集的实时特征数据导入所述训练完成的马尔科夫模型中进行预测推演,得到预测结果。通过先进的数据处理技术对数据进行处理,能够提高数据处理效率,从而提高系统响应速度,所分析得到数据可靠性高,进而提高预测精度,并且实现了远程智能分析,降低管理成本。

技术研发人员:杨城,赵立,方弘
受保护的技术使用者:保利和悦生活科技服务有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/2/19
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