【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能管理、数据科学与社区服务领域，尤其涉及基于大数据的未来社区服务智能管理方法及系统。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速和居民生活水平的提高，社区服务需求日益多样化和复杂化。对于未来社区服务智能管理应运而生，旨在通过对实时数据的采集、分析和应用，提高社区资源的利用效率，提升居民的生活质量。该管理模式通过整合各类数据（如环境监测、人员流动、资源使用等），实现智能化的资源调配和服务优化，从而有效满足居民日常生活的需求。
2、然而，现有技术（中国专利技术专利，公开号：cn117875718b，名称：一种基于大数据的社区智能管理服务方法与系统）在这一领域的应用中却暴露出许多不足之处。许多传统社区管理系统依赖于基于规则的决策算法和简单的统计分析，这些方法在数据处理上往往存在滞后性，无法及时反映社区动态。例如，基于经验的资源配置策略在面对突发事件（如公共活动、天气变化等）时，无法迅速做出调整，导致资源浪费或不足。此外，缺乏对复杂数据的深入分析，使得许多潜在问题难以被及时发现和解决，这种信息孤岛现象严重影响了社区管理的效率
【技术保护点】
1.一种基于大数据的未来社区服务智能管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的未来社区服务智能管理方法，其特征在于，部署的多类型传感节点利用传感器融合算法，将采集的环境参数数据和人员特征数据进行多源数据融合，通过加权平均方法对多个传感器的环境参数数据和人员特征数据进行处理，生成一致的环境特征数据和人员特征数据。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的未来社区服务智能管理方法，其特征在于，社区资源的局部状态推演包括基于元胞自动机的规则集和邻近元胞的状态变化进行推演，每个元胞表示社区的一个资源点，资源点的状态根据相邻元...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的未来社区服务智能管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的未来社区服务智能管理方法，其特征在于，部署的多类型传感节点利用传感器融合算法，将采集的环境参数数据和人员特征数据进行多源数据融合，通过加权平均方法对多个传感器的环境参数数据和人员特征数据进行处理，生成一致的环境特征数据和人员特征数据。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的未来社区服务智能管理方法，其特征在于，社区资源的局部状态推演包括基于元胞自动机的规则集和邻近元胞的状态变化进行推演，每个元胞表示社区的一个资源点，资源点的状态根据相邻元胞的影响权重和时间步长变化动态更新，元胞状态的转移规则依据邻近元胞的当前状态和历史状态数据进行调整。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的未来社区服务智能管理方法，其特征在于，多元因果推理网络利用自回归神经网络模型，通过时间序列分析和因果权重的计算，识别资源点之间的因果关系链条，并生成因果权重矩阵，因果权重矩阵根据granger因果检验方法确定资源点之间的因果关系强度。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的未来社区服务智能管理方法，其特征在于，智能体的任务状态初始化包括为每个智能体设置初始的任务目标、策略参数和约束条件，并通过图卷积网络对多个智能体的状态特征进行聚合，使得每个智能体能够...
【专利技术属性】
技术研发人员：张丘，周彬，吴前锋，刘祥宏，王潜，张英韬，
申请(专利权)人：杭州绿城信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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