申请/专利权人：浙江大学

申请日：2020-12-31

公开（公告）日：2021-05-07

公开（公告）号：CN112765257A

主分类号：G06F16/26(20190101)

分类号：G06F16/26(20190101);G06F16/29(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06Q10/04(20120101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.07.12#授权;2021.05.25#实质审查的生效;2021.05.07#公开

摘要：本发明涉及一种基于时序序列预测温度的环境采集系统设计的方法，包括步骤：S1、终端设备采集需要的环境数据，并传送数据到服务器；S2、服务器为了接受数据并可视化显示，需要为每个设备建立资产，当服务器接收到终端设备发送的数据后，将数据保存到数据库中；S3、服务器将实时数据发送到网页前端进行可视化显示；S4、服务器对异常数据进行报警处理；S5、基于RNN‑LSTM模型从数据库中挖掘特征数据之间的联系，预测下一时刻的温度。本发明的有益效果是：改进了传统环境监测系统显示数据不够可视化的问题，并且根据算法可以对采集到的数据进行温度预测，使得环境监测系统的数据显示的直观性和隐患的预见性得到了提高。

主权项：1.一种基于时序序列预测温度的环境采集系统设计的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、终端设备采集环境数据，并传送数据到服务器；S2、服务器为每个设备建立资产，当服务器接收到终端设备发送的数据后，将数据保存到数据库中；S2.1、在服务器中建立终端设备资产，每个建立资产的设备得到访问令牌，终端设备根据该类型的访问令牌通过相应的协议将数据传送到服务器对应的设备资产中；S2.2、建立实体资产，然后在每个实体资产中关联相应的终端设备，对每个实体添加相应属性；S3、服务器将数据发送到网页前端进行可视化显示；S3.1、进行地图可视化：首先注册地图软件的服务账号，申请地图密钥,在地图部件中导入密钥，建立仪表盘，导入地图；在地图上显示终端设备的分布情况；S3.2、进行图表可视化：在建立的仪表盘中，导入图表；然后在图表中导入数据库中的终端数据；S4、服务器对异常数据进行报警处理；S5、训练RNN-LSTM模型，基于RNN-LSTM模型从数据库中挖掘特征数据之间的联系，预测下一时刻的温度；S5.1、选择数据输入变量的数据类型；S5.2、对数据进行归一化处理，将各个数据输入变量设定在0,1范围；S5.3、RNN-LSTM模型中LSTM将RNN中隐藏节点改进为存储单元，存储单元分成遗忘门、输入门和输出门；计算当前输入单元状态和当前时刻单元状态，由输出门和单元状态决定输出结果，最后将结果传到下一级；S5.4、数据还原：训练完RNN-LSTM模型后，对预测数据和真实数据进行比对，将预测的归一化原始数据还原；S5.5、计算实验的误差loss。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种基于时序序列预测温度的环境采集系统设计的方法

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