원래 이름 기록: 韩沐辰

本发明涉及井盖监测技术领域，具体为一种基于物联网的井盖综合环境监测系统，本发明中，对井盖位移数值在时间窗口内逐点推算，并与前序趋势曲线加权叠加，形成融合序列，再将融合序列输入长短期记忆网络完成非线性预测，输出结果与阈值区间逐段比对，确保在连续片段内实现异常判定，通过时间序列预测与非线性学习的结合，使位移趋势变化与环境趋势得到统一建模，提升异常判定的连续性与准确性，在趋势集合中对井盖位移与倾角进行同步判别，触发初始信号，并将信号与气体突变差值进行累加，再通过卷积神经网络提取特征并完成匹配，输出高危信号，强化了对突发异常的灵敏捕捉，降低漏报概率，提升突发态势下的响应及时性。

本发明涉及智能插座技术领域，具体为基于物联网技术的插座智能通断与安全预警系统，本发明中，通过卷积神经网络对二维波动映射图进行卷积与池化操作，将边缘强度频带能量与幅度差组合生成标签并通过阈值判定未知，利用置信度缩放与窗口一致性形成异常事件记录，避免单一帧图谱产生偏差，有效提升故障识别精度、状态预测可靠性和指令执行的可控性，通过马尔可夫链对历史状态与异常记录进行转移统计，生成矩阵并实现状态与电价及时段的联合建模，能够量化不同功耗状态的转移概率并在高功耗与温升参数叠加时触发断电，保证高功耗高电价触发断电、低功耗维持通电、关闭状态保持断电、连续异常触发紧急断电。