基于机器学习的校园宿舍长时滞留学生预警机制构建

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摘要：在高校管理精细化背景下，学生宿舍长时滞留问题对校园安全构成潜在威胁。传统的人工巡查方法存在效率低下、响应滞后等弊端。该研究旨在构建一套基于机器学习的智能预警机制。该机制通过融合宿舍门禁、水电消耗等多源异构数据，运用聚类分析与异常检测等算法，深度挖掘并识别长时滞留学生的行为模式。研究结果表明，该机制能够有效、准确地预警潜在风险个体，为高校宿舍管理提供及时、可靠的决策支持，从而实现从被动响应到主动预防的智慧化管理转型。（剩余5106字）

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