系统架构：基于微服务架构与前后端分离设计，构建高可扩展、易维护的系统平台。
技术方案：前台选用Vue；后台选用Spring Boot、Spring Cloud 、Nacos、Sentinel。
数据处理： 整合内外部多源数据 （业务数据、社会工程数据），通过ETL流程进行大数据采集、清洗与治理，保障数据质量。
智能引擎： 自主研发指标引擎，支持可配置、多层级风险指标的定义与计算，灵活适应风险评估需求。
AI风险建模： 应用特征工程技术，构建燃气管网泄漏风险评估机器学习模型，实现并应用KNN、SVM等核心算法进行精准风险区
域识别。
整个系统前后台所有功能，及算法实现全部由本人，耗时两年时间开发完成。