CN106468791A - 一种古村落空间舒适度测量方法及拟合算法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种古村落空间舒适度测量方法及拟合算法，通过在古村落内设置测量网络来采集每栋建筑区域内和区域外部的数据并进行拟合计算，可得到古村落的年温湿风力指数，所述测量网络包括控制模块、网关、路由节点、多参数传感器组、数据误差验证模块和数据集市。本发明提高了局部空间的测量节点的利用率并降低了能耗，具有测量精准的特点；对不同区域测量的多个参数进行拟合，得到年温湿风力指数，使得古村落空间舒适度可以量化，便于统计，对古村落的保护也起到了极大的作用。

Description

一种古村落空间舒适度测量方法及拟合算法

技术领域

本发明涉及古村落空间测量技术领域，更为具体的是涉及一种古村落空间舒适度测量方法及拟合算法。

背景技术

传统古村落是现存比较完整的古建筑遗产，反映着民间的经济状况、传统文化、历史轨迹等多方面的信息。古村落以“天人合一”的哲学思想为其人居环境观。古村落人居环境是在我国传统农耕社会制度下形成的具有鲜明农耕文化特色的文化空间，蕴含了丰富的适应地域环境的规划设计智慧，具有重要的乡土原创精神。研究古村落人居环境一方面可以借此梳理和弘扬当地的历史传统和文化资源，繁荣和丰富当代的先进文化建设活动，规划和指导未来文化发展蓝图，增强文化实力；另一方面，这也是了解古人科学对待自然，指导现代古村落建设发展方向，创造更加舒适的人居环境的重要途径之一。舒适度是人居环境的重要影响因素，需要对温度、湿度、风力等一系列因素的影响进行综合分析和评价，研究古村落空间舒适度对现代人居环境的设计具有极大的指导意义。

但目前，古村落空间舒适度的测量主要依靠人工记录，误差较大，不能准确的反应古村落的人居环境状况，且在古村落的保护方面，温度、湿度、风力等也是很大的影响因素。

发明内容

为了准确的反应古村落的人居环境状况，本发明提供了一种测量精准的古村落空间舒适度测量方法。

本发明采用的技术方案是：一种古村落空间舒适度测量方法，古村落内设置有测量网络，所述测量网络包括控制模块、网关、路由节点、多参数传感器组、数据误差验证模块和数据集市，其测量步骤如下：

(1)在古村落的每栋建筑区域内和区域外部分别部署相应的多参数传感器组；

(2)发送测量命令，测量命令依次通过控制模块、网关、路由节点传送至多参数传感器组，多参数传感器组被测量命令唤醒；

(3)多参数传感器组进行多参数数据采集并把数据传送至路由节点，再传送至网关；

(4)网关接收到数据后，把数据发送至控制模块；

(5)控制模块把数据提交给数据误差验证模块，进行误差验证；

(6)误差验证通过后，确定此次测量为成功测量，完成测量任务，并将数据发送至数据集市；

(7)通过控制模块发布关闭命令，依次关闭多参数传感器组、路由节点、网关和数据集市。

作为上述方案的进一步设置，所述测量命令通过泛洪的方式广播给多参数传感器组。

作为上述方案的进一步设置，所述多参数传感器组根据古村落每栋建筑区域内和区域外部的相应局部空间来配置。

作为上述方案的进一步设置，所述多参数传感器组包括温度传感器、湿度传感器、风力传感器。

为了使古村落空间舒适度可以量化，本发明提供了一种古村落空间舒适度拟合算法，其技术方案是：一种基于古村落空间舒适度测量方法的拟合算法，包括针对古村落内每幢建筑区域的相邻空间多参数数据拟合、和针对古村落全部建筑区域不同空间的多参数数据拟合。

作为上述方案的进一步设置，所述古村落内每幢建筑区域的相邻空间多参数数据拟合，通过设置在建筑区域内和区域外部的多参数传感器组采集测量参数，将测量参数采用R*-tree结构、并基于Lebesgue测度的曲线相似度算法，得到其相似度，对于相似度高的曲线，再进行特征拟合，生成对应的相似曲线拟合曲线，其拟合算法如下：

输入：n个测量数据点集对；

输出：曲线相似度λ和相似曲线拟合曲线；

作为上述方案的进一步设置，所述古村落全部建筑区域不同空间的多参数数据拟合，将古村落内每幢建筑区域的相似曲线拟合曲线采用包络曲线算法，求得不同区域的值域的上界曲线和下界曲线，利用Lebesgue测度，完成空间代表值的生成，得不同周期内各参数代表值，其算法如下：

输入：多个相似曲线拟合曲线集{ci}；

输出：包络曲线及拟合特征曲线；

本发明的有益效果如下：

1、通过在古村落的每栋建筑区域内和区域外部，部署相应的多参数传感器节点，且不同局部空间的部署情况略有不同，提高了局部空间的测量节点的利用率并降低了能耗，具有测量精准的特点；

2、对不同区域测量的多个参数进行拟合，得到年温湿风力指数，使得古村落空间舒适度可以量化，便于统计，对古村落的保护也起到了极大的作用。

附图说明

图1为本发明古村落测量网络示意图；

图2为本发明古村落每个局部区域传感器节点部署图；

图3为本发明每幢建筑不同尺度空间参数拟合示意图；

图4为本发明多点拟合误差分析效果图；

图5为本发明中古村落年温湿风力指数示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步描述。

如图1所示，一种古村落空间舒适度测量方法，使用传感器网络WSN测量古村落不同区域的温度、湿度和风力等参数，古村落测量网络由控制模块Controlling module、网关Gateway、路由节点Sink、多参数传感器组Sensor Group、数据误差验证模块Data Verify和数据集市Data Mart组成。

测量命令按需方式以泛洪的方式广播给多个传感器节点，一次测量完成后多参数传感器组Sensor Group即进入休眠状态，当多参数传感器组Sensor Group被测量命令唤醒后，进行多参数数据采集并把数据组合传送路由节点Sink，再传送给网关Gateway，网关Gateway接受到数据后，把数据发送到控制模块Controlling module，控制模块Controlling module把数据提交给数据误差验证模块Data Verify，完成测量数据的误差验证，当误差验证通过后，此次测量为成功测量，完成测量任务，把数据发送到数据集市Data Mart，并关闭路由节点Sink、网关Gateway节点、多参数传感器组Sensor Group等。

如图2所示，在古村落的每栋建筑区域内和区域外部，部署相应的多参数传感器节点，采集不同参数数据，局部区域测量节点部署可如下：每栋建筑区域内部，部署10个传感器组，外部部署4个传感器，因为不同参数的测量周期不同，所以传感器组的配置不是完全相同，具体配置如表1所示：

表1.建筑内部传感器节点部署配置

*T-温度传感器,H-湿度传感器,W-风力传感器

表1中，不同局部空间的部署情况略有不同，如卧室内部，风力变化较小，因此采用1个风力传感器即可；如天井的湿度变化较大，所以采用了3个湿度传感器，而客厅的风力变化较多等，这样部署主要根据了前期测量参数的特征，后期进行了适当的减少，便于提高局部空间的测量节点的利用率和能耗等。

本发明古村落空间舒适度拟合算法，包括针对古村落内每幢建筑区域的相邻空间多参数数据拟合、和针对古村落全部建筑区域不同空间的多参数数据拟合。

1、针对古村落内每幢建筑区域的相邻空间多参数数据拟合算法

(1)相邻空间多参数特征拟合：

相邻或相似空间的特征相似度较大，相邻空间的参数可以拟合生成较大的空间的参数值，因此可以整个建筑的测量参数的拟合可以采用R*-tree结构完成，这样可以得到不同微尺度的空间参数的拟合，如图3所示。

(2)曲线相似度计算与拟合算法

对于符合图3结构的两个不同子空间的特征曲线，采用基于Lebesgue测度的曲线相似度计算方法，得到其相似度，对于相似度高的曲线，进行特征拟合，生成对应的相似曲线拟合曲线，其拟合算法如下：

输入：n个测量数据点集对；

输出：曲线相似度λ和相似曲线拟合曲线；

在本算法中，当客厅参数与天井参数进行拟合时，其矩阵分解过程如下所示：

本计算式为多维矩阵拟合与标准化矩阵分解过程。

2、针对古村落全部建筑区域不同空间的多参数数据拟合算法(功能曲线拟合算法)

对于不同空间的多参数数据，采用包络线算法，求得不同区域的值域的上界曲线和下界曲线，利用Lebesgue测度，完成空间代表值的生成，即可求得不同周期内各参数代表值，其算法如下：

输入：多个相似曲线拟合曲线集{ci}；

输出：包络曲线及拟合特征曲线；

实施例一

实验效果：采用多点拟合时，采用加权算法，拟合效果如图4所示，且从图4中可看出，如果仅仅是1对1的数据拟合，误差最大，当采用多个插值计算时，误差逐渐变小，最后趋于一个稳定值。

实施例二

将不同尺度空间的舒适度拟合采用上述的多点拟合方式，可得到年温湿风力指数，如图5所示。

上面结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (7)

1.一种古村落空间舒适度测量方法，其特征在于，古村落内设置有测量网络，所述测量网络包括控制模块、网关、路由节点、多参数传感器组、数据误差验证模块和数据集市，其测量步骤如下：

(1)在古村落的每栋建筑区域内和区域外部分别部署相应的多参数传感器组；

(2)发送测量命令，测量命令依次通过控制模块、网关、路由节点传送至多参数传感器组，多参数传感器组被测量命令唤醒；

(3)多参数传感器组进行多参数数据采集并把数据传送至路由节点，再传送至网关；

(4)网关接收到数据后，把数据发送至控制模块；

(5)控制模块把数据提交给数据误差验证模块，进行误差验证；

(6)误差验证通过后，确定此次测量为成功测量，完成测量任务，并将数据发送至数据集市；

(7)通过控制模块发布关闭命令，依次关闭多参数传感器组、路由节点、网关和数据集市。

2.根据权利要求1所述的一种古村落空间舒适度测量方法，其特征在于，所述测量命令通过泛洪的方式广播给多参数传感器组。

3.根据权利要求1所述的一种古村落空间舒适度测量方法，其特征在于，所述多参数传感器组根据古村落每栋建筑区域内和区域外部的相应局部空间来配置。

4.根据权利要求1-3中的任意一项所述古村落空间舒适度测量方法，其特征在于，所述多参数传感器组包括温度传感器、湿度传感器、风力传感器。

5.一种基于权利要求1所述古村落空间舒适度测量方法的拟合算法，其特征在于，包括针对古村落内每幢建筑区域的相邻空间多参数数据拟合、和针对古村落全部建筑区域不同空间的多参数数据拟合。

6.根据权利要求4所述的一种基于古村落空间舒适度测量方法的拟合算法，其特征在于，所述古村落内每幢建筑区域的相邻空间多参数数据拟合，通过设置在建筑区域内和区域外部的多参数传感器组采集测量参数，将测量参数采用R*-tree结构、并基于Lebesgue测度的曲线相似度算法，得到其相似度，对于相似度高的曲线，再进行特征拟合，生成对应的相似曲线拟合曲线，其拟合算法如下：

输入：n个测量数据点集对；

输出：曲线相似度λ和相似曲线拟合曲线；

7.根据权利要求4或5所述的一种基于古村落空间舒适度测量方法的拟合算法，其特征在于，所述古村落全部建筑区域不同空间的多参数数据拟合，将古村落内每幢建筑区域的相似曲线拟合曲线采用包络曲线算法，求得不同区域的值域的上界曲线和下界曲线，利用Lebesgue测度，完成空间代表值的生成，得不同周期内各参数代表值，其算法如下：

输入：多个相似曲线拟合曲线集{ci}；

输出：包络曲线及拟合特征曲线；