本申请公开了一种智慧园区运营的风险提示方法、风险提示装置及存储设备，该智慧园区运营的风险提示方法包括以下步骤：实时监测智慧园区的当前运营数据；判断监测到的所述当前运营数据是否异常；当所述当前运营数据出现异常时，发出智慧园区运营出现风险的提示。该风险提示装置包括：当前运营数据监测模块、异常判断模块和运营风险提示模块。该存储设备包括存储器和处理器。本申请具有可以为智慧园区的运营风险及时发出风险提示等优点。
1、智慧园区将产业聚集发展和城市生活居住的不同空间进行有机结合，整合了信息技术和各类资源，充分降低智慧园区内企业的运营成本，智慧园区为了提高园区的运营效率、安全性和工作的舒适度，在运营的过程中通常会运用物联网、云计算和人工智能等技术，因而会涉及到海量的大数据，由于智慧园区在运营过程中所涉及到的数据量非常大，因而对于智慧园区中运营过程中所涉及到的海里数据进行实时处理很有难度，在相关的传统技术中未实时处理智慧园区运营时所涉及到的海量数据，导致数据处理的延迟，因此，当智慧园区出现运营风险时往往发出风险提示不够及时，还可能给智慧园区内企业造成不必要的损失。
>8、所述判断监测到的所述当前运营数据是否异常的步骤包括以下步骤：9、提取所述智慧园区之前安全运营时的安全运营数据；
10、当所述当前运营数据超出所述安全运营数据一定的幅度时，判定所述当前运营数据异常。
11、采用上述技术方案，可以准确判定当前运营数据是否异常。
12、本申请第一方面的方案在一较佳示例中可以进一步配置为：
13、在当所述当前运营数据超出所述安全运营数据一定的幅度时，判定所述当前运营数据异常的步骤中，所述当前运营数据超出所述安全运营数据一定的幅度的计算方法为以下表达式：
14、
15、其中，t0和t1均为正数，t1>t0，t为第t时刻，at为t时刻的当前运营数据，b为安全运营数据，|·|为取绝对值，ε为预设的常数。
16、采用上述技术方案，可以高效地计算出当前运营数据是否超出安全运营数据一定的幅度。
17、本申请第一方面的方案在一较佳示例中可以进一步配置为：
18、所述预设的常数ε通过以下表达式训练得出：
19、
20、其中，ε为预设的常数，n为安全运营数据的种类数，bi为第i种安全运营数据，gi为第i种安全运营数据所占用的存储空间。
21、采用上述技术方案，可以训练出预设的常数ε。
22、本申请第一方面的方案在一较佳示例中可以进一步配置为：
23、所述智慧园区运营的风险提示方法还可以包括以下步骤：
24、构建风险早期提示模型，所述风险早期提示模型对智慧园区的运营风险进行早期预警。
25、采用上述技术方案，通过构建的风险早期提示模型，可以为智慧园区的运营风险更加及时地发出风险提示。
26、所述构建风险早期提示模型的构建方法为以下表达式：
27、
28、其中，d为风险早期提示模型,r为影响智慧园区运营风险的风险因素，p为安全运营数据的数据变动率，y为数据异常发生的概率。
29、采用上述技术方案，可以快速构建出风险早期提示模型。
30、第二方面，本申请提供实现所述智慧园区运营的风险提示方法的风险提示装置，可以包括：
31、当前运营数据监测模块，用于实时监测智慧园区的当前运营数据；
32、异常判断模块，用于判断监测到的所述当前运营数据是否异常；
33、运营风险提示模块，用于当所述当前运营数据出现异常时，发出智慧园区运营出现风险的提示。
34、本申请第二方面的方案在一较佳示例中可以进一步配置为：
35、所述异常判断模块可以包括：
36、安全运营数据提取单元，用于提取所述智慧园区之前安全运营时的安全运营数据；
37、当前运营数据异常判定单元，用于当所述当前运营数据超出所述安全运营数据一定的幅度时，判定所述当前运营数据异常。
38、本申请第二方面的方案在一较佳示例中可以进一步配置为：
39、所述风险提示装置还可以包括：
40、风险早期提示模型构建模块，用于构建风险早期提示模型，所述风险早期提示模型对智慧园区的运营风险进行早期预警。
41、第三方面，本申请提供一种存储设备，所述存储设备包括存储器和处理器，所述存储器内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述智慧园区运营的风险提示方法的步骤。
42、综上所述，相对于现有技术，本申请至少具有如下的有益效果：
43、1、本申请中智慧园区运营的风险提示方法，通过实时监测智慧园区的运营数据以实时处理智慧园区运营时所涉及到的海量数据，为智慧园区的运营风险及时发出风险提示，从而避免因智慧园区内大数据处理延迟而造成的不必要损失。
44、2、本申请中智慧园区运营的风险提示方法，通过构建风险早期提示模型对智慧园区的运营风险进行早期预警，可以更加及时地为智慧园区的运营风险发出风险提示。
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【技术保护点】
1.一种智慧园区运营的风险提示方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述智慧园区运营的风险提示方法，其特征在于，所述判断监测到的所述当前运营数据是否异常的步骤包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述智慧园区运营的风险提示方法，其特征在于，在当所述当前运营数据超出所述安全运营数据一定的幅度时，判定所述当前运营数据异常的步骤中，所述当前运营数据超出所述安全运营数据一定的幅度的计算方法为以下表达式：
4.根据权利要求3所述智慧园区运营的风险提示方法，其特征在于，所述预设的常数ε通过以下表达式训练得出：
5.根据权利要求1所述智慧园区运营的风险提示方法，其特征在于，还包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述智慧园区运营的风险提示方法，其特征在于，所述构建风险早期提示模型的构建方法为以下表达式：
7.一种实现权利要求1所述智慧园区运营的风险提示方法的风险提示装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的风险提示装置，其特征在于，所述异常判断模块包括：
9.根据权利要求7所述的风险提示装置，其特征在于，还包括：
10.一种存储设备，所述存储设备包括存储器和处理器，所述存储器内存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任意一项所述智慧园区运营的风险提示方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种智慧园区运营的风险提示方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述智慧园区运营的风险提示方法，其特征在于，所述判断监测到的所述当前运营数据是否异常的步骤包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述智慧园区运营的风险提示方法，其特征在于，在当所述当前运营数据超出所述安全运营数据一定的幅度时，判定所述当前运营数据异常的步骤中，所述当前运营数据超出所述安全运营数据一定的幅度的计算方法为以下表达式：
4.根据权利要求3所述智慧园区运营的风险提示方法，其特征在于，所述预设的常数ε通过以下表达式训练得出：
5.根据权利要求1所述智慧园区运营的风险提示方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张双有，张小军，陈建文，
申请(专利权)人：深圳市吉盛昌实业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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