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龙图腾网恭喜江苏臻云技术有限公司申请的专利一种基于港口交通的数据湖仓一体化管理系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119025598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411505879.5，技术领域涉及：G06F16/28；该发明授权一种基于港口交通的数据湖仓一体化管理系统及方法是由郑汉光;王丛艳;王晶;刘金朋;李欣;王钢;崔向涛;张立伟;李睿博;姜帅;肖雄;李慧鹏;王云健;郑欣;马泽海;程宇扬设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于港口交通的数据湖仓一体化管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于港口交通的数据湖仓一体化管理系统及方法，属于数据湖仓一体化管理技术领域。本系统包括：港口交通数据湖模块、港口交通数据仓库模块、港口监测数据分析模块以及临时扩容反馈模块；所述港口交通数据湖模块的输出端与所述港口交通数据仓库模块的输入端相连接；所述港口交通数据仓库模块的输出端与所述港口监测数据分析模块的输入端相连接；所述港口监测数据分析模块的输出端与所述临时扩容反馈模块的输入端相连接。本发明基于湖仓一体架构，打通港口交通数据的存储与计算，解决了数据湖的局限性，结束数据仓库与数据湖之间的集群层面割裂，使数据和计算在两个平台间自由流动。同时基于临时扩容方式，降低数据拥堵风险。

本发明授权一种基于港口交通的数据湖仓一体化管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于港口交通的数据湖仓一体化管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1、构建港口交通数据湖以及若干个与数据湖交互的港口交通数据仓库，所述港口交通数据湖用于存储港口监测数据中的冷数据，所述港口交通数据仓库用于存储港口监测数据中的热数据；S2、构建固定时间周期，获取每一时间周期下的港口监测数据，调用每一时间周期下的港口监测数据变化，构建智能化分析模型；S3、基于智能化分析模型形成港口交通数据变化率与港口监测数据调用之间的函数特征关系，输出数据特征；S4、基于输出数据特征，在港口交通数据湖内寻找附带输出数据特征的冷数据，调用至临时扩容节点，同时将调用情况反馈在管理员页面；在步骤S2-S3中，还包括：所述港口监测数据变化指从当前时间周期结束点至下一时间周期结束点之间的冷热数据变化，所述冷热数据变化指任一港口监测数据在当前时间周期结束点之前为冷数据，在下一时间周期结束点之前为热数据；所述港口交通数据包括港口货物吞吐量与港口旅客吞吐量，港口交通数据的计算包括：A0＝a1*x1+a2*y1；其中，A0指港口交通数据；a1、a2分别代表港口货物吞吐量与港口旅客吞吐量的权重系数；x1、y1分别指港口货物吞吐量与港口旅客吞吐量；所述港口交通数据变化率包括港口交通数据增长率与港口交通数据减少率，具体计算为K＝Ai+1-AiAi；其中Ai、Ai+1分别代表第i个固定时间周期与第i+1个固定时间周期的港口交通数据；若Ai+1大于Ai，则K指港口交通数据增长率；若Ai+1小于Ai，则K指港口交通数据减少率；还包括：取港口交通数据变化率中任一种进行数据分析，构建智能化分析模型：获取样本数据，所述样本数据为同一种港口交通数据变化率的数据，以一个固定时间周期为一条样本数据，任一条样本数据中包括当前固定时间周期的港口交通数据变化率与下一固定时间周期的港口监测数据变化；对任一条样本数据进行时段等分，形成若干个时间段，以时间段中点作为样本数据的显层神经元，以时间段中点对应的港口交通数据变化率作为样本数据的隐层神经元，形成样本数据的RBM神经感知器；以b作为隐层神经元的偏置系数，以c作为显层神经元的偏置系数；分别以v、h作为显层神经元和隐层神经元的状态表示，则在任一个RBM中，隐层神经元hj被激活的概率为：phj|v＝σbj+∑iWi，jvi其中，phj|v代表隐层神经元hj被激活的概率；σ代表Sigmoid函数；hj表示第j层隐层神经元的状态表示；bj代表第j层隐层神经元对应的偏置系数；Wi，j代表i与j两层之间的连接权重；vi代表第i层显层神经元的状态表示；同理，显层神经元vi被激活的概率为：pvi|h＝σci+∑jWi，jhj其中，ci代表第i层显层神经元对应的偏置系数；则对任一条样本数据，均采用对比散度算法，优先赋予显层数据，存在形成的权重、偏置更新序列如下：Wn，n+1＝Wn-1，n+μphn|vnvn-phn+1|vn+1vn+1bn+1＝bn+μvn-vn+1cn+1＝cn+μhn-hn+1其中，μ指更新系数；n指序号数；对每一条样本数据形成的所有权重和偏置构建序列，记为权重序列、显层偏置序列和隐层偏置序列。

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