CN113628087B - 城市智慧管家管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种城市智慧管家管理系统，该系统包括采集模块，设置在采集空间内，用以对采集空间内的空气污染物浓度进行采集；供电模块，用以给采集模块进行实时供电；存储模块，与采集模块连接，用以对空气污染物浓度进行存储；中控模块，分别与采集模块、供电模块和存储模块连接，用以根据供电模块的实时供电能力调整存储模块为空气污染物浓度分配的存储空间。通过建立采集模块、供电模块以及存储模块分别与中控模块之间的连接，使得中控模块可以接收采集模块采集到的空气污染物浓度，并将在采集周期内采集到的空气污染物浓度进行存储，实现对空气污染物浓度的分配的存储空间更为合理化，提高对存储空间的利用率。
Description
技术领域
本发明涉及城市大数据技术领域，尤其涉及一种城市智慧管家管理系统。
背景技术
随着信息技术的不断发展，城市的智能化也愈加深入，给人们的城市生活也带来了极大的便利，但是物联网技术在智慧城市建设中的应用主要是借助感知设备和互联网，进而实现的人、物、机以及环境之间的连接，完成信息资源的快速传递、共享以及对于物的操作控制，并由此在城市中建立智能化服务管理系统，构建智慧城市。
但是，在建设智慧城市的过程中，需要借助物联网技术与各个终端进行连接，进而实现数据的采集和应用，才能够将其应用到实际的生产生活当中，实现智能化建设。在实际构建智慧城市的过程中，需要在很多场景安装终端设备进行信息的采集和接入，例如在对空气质量进行检测时，则需要将空气质量检测仪布设在待检测的空间内，实现对空气污染物浓度的检测，将获取的污染物浓度数据进行存储，但是由于实际环境的限制和影响，无法在其中接入外电，这就导致在使用终端设备的过程中无法连接电源，只能够借助外用电池进行供能，这就使得终端的应用存在功耗问题，如果设备功耗较大，那么就需要经常更换电池，若是电池不工作则继续检测采集的数据则不准确，严重影响了物联网功能的有效发挥，而且还增加了相关人员的工作量。
发明内容
为此，本发明提供一种城市智慧管家管理系统，可以解决现有的物联网中的对于空气污染物浓度的存储空间利用不合理的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种城市智慧管家管理系统，包括：
采集模块，设置在采集空间内，用以对采集空间内的空气污染物浓度进行采集；
供电模块，用以给所述采集模块进行实时供电，以维持采集模块在采集周期内持续运行；
存储模块，与所述采集模块连接，用以对空气污染物浓度进行存储；
在对空气污染物浓度进行存储时，将采集模块获取的空气污染物浓度以存储单元为最小数据块进行划分并连续存储，在存储过程中对当前待存储的数据块内的数据量是否与存储单元的数据容量对齐；若对齐，则直接存储至当前的存储空间内，若当前待存储的数据块内的数据量<存储单元的数据容量，则将数据块存入缓冲区后进行下一采集周期内的空气污染物浓度的存储；
中控模块，分别与所述采集模块、所述供电模块和所述存储模块连接，用以根据供电模块的实时供电能力调整存储模块为空气污染物浓度分配的存储空间；
所述根据供电模块的实时供电能力调整存储模块为空气污染物浓度分配的存储空间包括：
中控单元内设置有第一电量Q1、第二电量Q2和第三电量Q3，且Q1<Q2<Q3，若供电模块的实时电量≤第一电量Q1，则缩小分配的存储空间；
若第一电量Q1<供电模块的实时电量≤第二电量Q2，则维持当前分配的存储空间；
若第二电量Q2<供电模块的实时电量≤第三电量Q3，则采用第一系数k1增加分配的存储空间；
若供电模块的实时电量>第三电量Q3，则采用第二系数k2增加分配的存储空间，且k1<k2；
当缩小分配的存储空间时，若采集的空气污染物浓度的数据量多于缩小后的存储空间的数据容量，则对采集的空气污染物浓度进行预处理；
将采集的空气污染物浓度经过预处理后再存储至存储空间内。
进一步地，所述对采集的空气污染物浓度进行预处理包括：
获取采集的空气污染物浓度值D；
预先设置有参数标准值D0和标准参数差值Δd0；
若|D-D0|>Δd0，则将该采集的空气污染物浓度值D从采集周期内获取的空气污染物浓度集中剔除；
若将不符合要求的空气污染物浓度剔除后，剩余的数据量≤周期内数据总量的50％，则表示剔除的数据过多，则提高标准参数差值Δd0；
若将不符合要求的空气污染物浓度剔除后，剩余的数据>周期内数据总量的50％，则表示剔除的数据适中，将空气污染物浓度进行存储。
进一步地，所述提高标准参数差值Δd0包括将标准参数差值Δd0修改为1.1×Δd0。
进一步地，对空气污染物浓度进行存储时，将获取的空气污染物浓度以存储单元为最小数据块进行划分并连续存储，在存储过程中对当前待存储的数据块内的数据量是否与存储单元的数据容量对齐；若对齐，则直接存储至当前的存储空间内，若当前待存储的数据块内的数据量<存储单元的数据容量，则将数据块存入缓冲区后进行下一周期内的空气污染物浓度的存储。
进一步地，在对获取的空气污染物浓度进行划分时，预先设置有第一标准存储单元、第二标准存储单元和第三标准存储单元，所述第一标准存储单元的数据容量为S1，所述第二标准存储单元的数据容量为S2，所述第三标准存储单元的数据容量为S3，且S1<S2<S3；
根据所述空气污染物浓度的数据量选择对应的数据容量进行数据划分存储；
在任意采集周期内，若空气污染物浓度的数据量大于预设标准数据量，则采用第三标准存储单元的数据容量S3对空气污染物浓度进行划分存储；
若空气污染物浓度的数据量等于预设标准数据量，则采用第二标准存储单元的数据容量S2对空气污染物浓度进行划分存储；
若空气污染物浓度的数据量小于预设标准数据量，则采用第一标准存储单元的数据容量S1对空气污染物浓度进行划分存储，所述预设标准数据量为若干采集周期内的数据总量的均值。
进一步地，当空气污染物浓度的数据量大于预设标准数据量时，计算数据量差值，所述数据量差值＝空气污染物浓度的数据量-预设标准数据量，根据计算得到的数据量差值与标准数据量差值的关系确定空气污染物浓度的数据量的多少，然后根据划分后的剩余数据量的多少对访问缓冲区的速度进行修正；
判断单元内还设置有标准数据量差值δ0，若所述数据量差值≥标准数据量差值δ0，则表示空气污染物浓度的数据量偏多，采用第三标准存储单元的数据容量对空气污染物浓度中的数据进行划分后，在存入缓冲区之前，若剩余的空气污染物浓度偏多，此时提高对于缓冲区的访问速度；
若所述数据量差值<标准数据量差值δ0，则表示空气污染物浓度的数据量适中，采用第三标准存储单元的数据容量对空气污染物浓度中的数据进行划分后，剩余的空气污染物浓度适中，此时无需对缓冲区的访问速度进行修正；
当空气污染物浓度的数据量小于预设标准数据量时，计算数据量差值，所述数据量差值＝预设标准数据量-空气污染物浓度的数据量，根据计算得到的数据量差值与标准数据量差值的关系对访问缓冲区的速度进行修正，若所述数据量差值≥标准数据量差值δ0，则表示空气污染物浓度的数据量偏少，采用第一标准存储单元的数据容量对空气污染物浓度中的数据进行划分后，在存入缓冲区之前，若剩余的空气污染物浓度偏少，此时降低对于缓冲区的访问速度；
若所述数据量差值＜标准数据量差值δ0，则表示空气污染物浓度的数据量适中，采用第一标准存储单元的数据容量对空气污染物浓度中的数据进行划分后，在存入缓冲区之前，若剩余的空气污染物浓度适中，此时无需对缓冲区的访问速度进行修正。
进一步地，在对缓冲区的访问速度进行修正的过程中对剩余的空气污染物浓度进行判断时，若采用第三标准存储单元的数据容量S3对空气污染物浓度进行划分时，若剩余的空气污染物浓度的数据量小于0.1×S3，则表示剩余的空气污染物浓度的数据量较少，若剩余的空气污染物浓度的数据量大于0.5×S3，则表示剩余的空气污染物浓度的数据量较多。
进一步地，所述标准数据量差值δ0＝∑|Mi-M0|/n，其中Mi表示任意采集周期内的空气污染物浓度的数据量，M0表示标准数据容量，M0＝(M1+M2+M3+…+Mn)/n，n表示采集周期的数量，i＝1，2，3，4…，n。
进一步地，采用第一系数k1增加分配的存储空间后的实际存储空间P′为：P′＝P0×(1+k1)；其中P0表示预设的标准存储空间；
采用第二系数k2增加分配的存储空间后的实际存储空间P″为：P″＝P0×(1+k2)；
所述第一系数k1＝S3/(S1+S2+S3)；
所述第二系数k2＝(S1+S3)/(S1+S2+S3)。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于，通过建立采集模块、供电模块以及存储模块分别与中控模块之间的连接，使得中控模块可以接收采集模块采集到的空气污染物浓度，还可以确定为采集模块进行供电的供电模块内的实时供电能力，并将在采集周期内采集到的空气污染物浓度进行存储，实现对空气污染物浓度的分配的存储空间更为合理化，提高对存储空间的利用率。
尤其，通过对供电模块的实时电量与第一电量、第二电量以及第三电量进行比较，确定供电模块的实时电量所在的电量区间，并根据供电模块的实时电量的多少确定为空气污染物浓度分配的存储空间的大小，若供电模块的实时电量较少，则在对采集模块进行供电的时间则短，因此采集的有效数据的数据量就少，因此则需要的存储空间就少，因此可以缩小分配的存储空间，有效减少存储空间的浪费，而若供电模块的电量较多，则采集模块可以进行更多数据的采集以及运行更多的采集周期，因此所需要的存储空间也更多，因此需要增加存储空间，以对采集到的空气污染物浓度进行连续存储，提高对空气污染物浓度的保存效率。
尤其，通过对采集的空气污染物浓度进行预处理，使得采集的空气污染物浓度更为精准，以及空气污染物浓度的数据量更为精简，无论是在数量以及采集的数据精度都进行进一步处理，使得经过处理的后空气污染物浓度更为代表在采集周期内的数据趋势，使得基于数据趋势进行的其他处理得到的结果更为精准，大大提高存储空间的利用效率。
尤其，通过设置参数标准值D0和标准参数差值Δd0，对采集的空气污染物浓度值D在该采集周期内是否正常，若属于异常数据则进行剔除，若不属于异常数据，则保留在该采集周期内，本发明实施例通过对采集周期内的参数数值的大小进行初步判定，使得在采集周期内的空气污染物浓度更趋向于稳定，减少参数数值的变异性，提高对于采集周期内的数据的精确处理，保证采集周期内数据的有效性，大大提高基于采集周期内的数据进行预测的准确性，使得采集周期内的空气污染物浓度的实际意义更为精确，进而为空气污染物浓度分配的存储空间的大小也更为合理，提高存储空间的利用效率。
尤其，通过提高标准参数差值Δd0使得更多的空气污染物浓度符合|D-D0|<Δd0′，其中Δd0′＝1.1×Δd0，使得更多的空气污染物浓度被保留，减少被剔除的空气污染物浓度，使得采集周期内的数据总量符合实际需要，若采集周期内的数据不符合要求的太多，均为剔除，则使得对于采集周期内的空气污染物浓度的规律或趋势判定缺少数据支撑，得出的预测结论也会失去正确性，因此为了使得采集周期内的数据量保持一定的量级，则适当提高标准，使得更多的空气污染物浓度符合要求，提高数据量级，保证采集周期内的数据的总量，实现对存储空间的有效利用，提高对存储空间利用的合理性。
尤其，例通过在对空气污染物浓度进行存储时，通过设置存储单元对空气污染物浓度进行划分，使得在划分之后的空气污染物浓度在存储时进行连续存储，若是存储的数据块小于存储单元的数据容量，则表示已经是空气污染物浓度的最后一个数据块，此时，则将该数据块存储缓冲区内，继续进行下一采集周期内的空气污染物浓度的存储，在这个存储过程中，对于各采集周期内的空气污染物浓度进行连接存储，提高对空气污染物浓度的存储效率，当采集周期内的数据存储完成后，将剩余的空气污染物浓度由缓冲区写入存储空间内，实现了对空气污染物浓度的有效存储，提高了空气污染物浓度的存储效率。
尤其，通过设置三种不同数据容量的标准存储单元，用以根据不同采集周期内的空气污染物浓度的数据量的多少选择对应的数据容量的存储单元，使得进行划分的数据容量与实际的采集周期内的空气污染物浓度的数据量匹配，提高对空气污染物浓度的划分的合理性，提高对存储空间的有效利用。
尤其，通过对采集周期内空气污染物浓度的数据量的多少进行初步判定，在判定对应的空气污染物浓度的数据量之后选择对应的划分标准，然后对空气污染物浓度进行划分之后得到的剩余数据进行缓冲区的存储和访问，在实际应用过程中，数据的缓冲数据的量可以为0，还可以是少量，还可以是多量，以第三标准存储单元的数据容量S3来进行说明，若剩余的空气污染物浓度的数据量小于0.1×S3，则表示剩余的空气污染物浓度的数据量较少，若剩余的空气污染物浓度的数据量大于0.5×S3，则表示剩余的空气污染物浓度的数据量较多，此时要根据剩余的空气污染物浓度的数据量的多少调整对应的对缓冲区的访问速度，使得对于空气污染物浓度的存储更为快捷方便，提高存储效率。
尤其，通过设置标准数据量差值实现对采集周期内的数据量的有效判断，提高对于采集周期内的数据量的准确判定，进而确定对应的划分标准，确定对应的存储策略，提高对于存储空间的有效利用。
尤其，通过对于分配的存储空间进行定义，以及对于第一系数和第二系数的计算方法进行了界定，使得对于第一系数和第二系数与各标准存储单元的数据容量建立关联，对于第一系数和第二系数的确定更为精确，使得对于存储空间的确定也更精确，使得对于存储空间的确定符合实际需要，对于存储空间的利用效率也更高，节约存储空间。
附图说明
图1为本发明实施例提供的城市智慧管家管理系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。
此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参阅图1所示，本发明实施例提供的城市智慧管家管理系统，包括:
采集模块10，设置在采集空间内，用以对采集空间内的空气污染物浓度进行采集；
供电模块20，用以给所述采集模块进行实时供电，以维持采集模块在采集周期内持续运行；
存储模块30，与所述采集模块连接，用以对空气污染物浓度进行存储；
中控模块40，分别与所述采集模块、所述供电模块和所述存储模块连接，用以根据供电模块的实时供电能力调整存储模块为空气污染物浓度分配的存储空间。
具体而言，本发明实施例通过建立采集模块、供电模块以及存储模块分别与中控模块之间的连接，使得中控模块可以接收采集模块采集到的空气污染物浓度，还可以确定为采集模块进行供电的供电模块内的实时供电能力，并将在采集周期内采集到的空气污染物浓度进行存储，实现对空气污染物浓度的分配的存储空间更为合理化，提高对存储空间的利用率。
本发明实施例提供的城市智慧管家管理系统的应用场景可以应用于城市环保领域进行空气质量管理，还可以应用在环卫、城市市容管理中的其他方面，成为城市管理的辅助系统，助力城市智能化和智慧化建设，有效提高市政网络系统的稳定性和节能性。
具体而言，所述根据供电模块的实时供电能力调整存储模块为空气污染物浓度分配的存储空间包括：
中控单元内设置有第一电量Q1、第二电量Q2和第三电量Q3，且Q1<Q2<Q3，若供电模块的实时电量≤第一电量Q1，则缩小分配的存储空间；
若第一电量Q1<供电模块的实时电量≤第二电量Q2，则维持当前分配的存储空间；
若第二电量Q2<供电模块的实时电量≤第三电量Q3，则采用第一系数k1增加分配的存储空间；
若供电模块的实时电量>第三电量Q3，则采用第二系数k2增加分配的存储空间，且k1<k2。
具体而言，本发明实施例通过对供电模块的实时电量与第一电量、第二电量以及第三电量进行比较，确定供电模块的实时电量所在的电量区间，并根据供电模块的实时电量的多少确定为空气污染物浓度分配的存储空间的大小，若供电模块的实时电量较少，则在对采集模块进行供电的时间则短，因此采集的有效数据的数据量就少，因此则需要的存储空间就少，因此可以缩小分配的存储空间，有效减少存储空间的浪费，而若供电模块的电量较多，则采集模块可以进行更多数据的采集以及运行更多的采集周期，因此所需要的存储空间也更多，因此需要增加存储空间，以对采集到的空气污染物浓度进行连续存储，提高对空气污染物浓度的保存效率。
具体而言，当缩小分配的存储空间时，若采集的空气污染物浓度的数据量多于缩小后的存储空间的数据容量，则对采集的空气污染物浓度进行预处理；
将采集的空气污染物浓度经过预处理后再存储至存储空间内。
具体而言，本发明实施例通过对采集的空气污染物浓度进行预处理，使得采集的空气污染物浓度更为精准，以及空气污染物浓度的数据量更为精简，无论是在数量以及采集的数据精度都进行进一步处理，使得经过处理的后空气污染物浓度更为代表在采集周期内的数据趋势，使得基于数据趋势进行的其他处理得到的结果更为精准，大大提高存储空间的利用效率。
具体而言，所述对采集的空气污染物浓度进行预处理包括：
获取采集的空气污染物浓度值D；
预先设置有参数标准值D0和标准参数差值Δd0；
若|D-D0|>Δd0，则将该采集的空气污染物浓度值D从采集周期内获取的空气污染物浓度集中剔除；
若将不符合要求的空气污染物浓度剔除后，剩余的数据量≤周期内数据总量的50％，则表示剔除的数据过多，则提高标准参数差值Δd0；
若将不符合要求的空气污染物浓度剔除后，剩余的数据>周期内数据总量的50％，则表示剔除的数据适中，将空气污染物浓度进行存储。
具体而言，本发明实施例通过设置参数标准值D0和标准参数差值Δd0，对采集的空气污染物浓度值D在该采集周期内是否正常，若属于异常数据则进行剔除，若不属于异常数据，则保留在该采集周期内，本发明实施例通过对采集周期内的参数数值的大小进行初步判定，使得在采集周期内的空气污染物浓度更趋向于稳定，减少参数数值的变异性，提高对于采集周期内的数据的精确处理，保证采集周期内数据的有效性，大大提高基于采集周期内的数据进行预测的准确性，使得采集周期内的空气污染物浓度的实际意义更为精确，进而为空气污染物浓度分配的存储空间的大小也更为合理，提高存储空间的利用效率。
具体而言，所述提高标准参数差值Δd0包括将标准参数差值Δd0修改为1.1×Δd0。
具体而言，本发明实施例通过提高标准参数差值Δd0使得更多的空气污染物浓度符合|D-D0|<Δd0′，其中Δd0′＝1.1×Δd0，使得更多的空气污染物浓度被保留，减少被剔除的空气污染物浓度，使得采集周期内的数据总量符合实际需要，若采集周期内的数据不符合要求的太多，均为剔除，则使得对于采集周期内的空气污染物浓度的规律或趋势判定缺少数据支撑，得出的预测结论也会失去正确性，因此为了使得采集周期内的数据量保持一定的量级，则适当提高标准，使得更多的空气污染物浓度符合要求，提高数据量级，保证采集周期内的数据的总量，实现对存储空间的有效利用，提高对存储空间利用的合理性。
具体而言，在对空气污染物浓度进行存储时，将获取的空气污染物浓度以存储单元为最小数据块进行划分并连续存储，在存储过程中对当前待存储的数据块内的数据量是否与存储单元的数据容量对齐；若对齐，则直接存储至当前的存储空间内，若当前待存储的数据块内的数据量<存储单元的数据容量，则将数据块存入缓冲区后进行下一周期内的空气污染物浓度的存储。
具体而言，本发明实施例通过在对空气污染物浓度进行存储时，通过设置存储单元对空气污染物浓度进行划分，使得在划分之后的空气污染物浓度在存储时进行连续存储，若是存储的数据块小于存储单元的数据容量，则表示已经是空气污染物浓度的最后一个数据块，此时，则将该数据块存储缓冲区内，继续进行下一采集周期内的空气污染物浓度的存储，在这个存储过程中，对于各采集周期内的空气污染物浓度进行连接存储，提高对空气污染物浓度的存储效率，当采集周期内的数据存储完成后，将剩余的空气污染物浓度由缓冲区写入存储空间内，实现了对空气污染物浓度的有效存储，提高了空气污染物浓度的存储效率。
具体而言，在对获取的空气污染物浓度进行划分时，预先设置有第一标准存储单元、第二标准存储单元和第三标准存储单元，所述第一标准存储单元的数据容量为S1，所述第二标准存储单元的数据容量为S2，所述第三标准存储单元的数据容量为S3，且S1<S2<S3；
根据所述空气污染物浓度的数据量选择对应的数据容量进行数据划分存储；
在任意采集周期内，若空气污染物浓度的数据量大于预设标准数据量，则采用第三标准存储单元的数据容量S3对空气污染物浓度进行划分存储；
若空气污染物浓度的数据量等于预设标准数据量，则采用第二标准存储单元的数据容量S2对空气污染物浓度进行划分存储；
若空气污染物浓度的数据量小于预设标准数据量，则采用第一标准存储单元的数据容量S1对空气污染物浓度进行划分存储，所述预设标准数据量为若干采集周期内的数据总量的均值。
具体而言，本发明实施例通过设置三种不同数据容量的标准存储单元，用以根据不同采集周期内的空气污染物浓度的数据量的多少选择对应的数据容量的存储单元，使得进行划分的数据容量与实际的采集周期内的空气污染物浓度的数据量匹配，提高对空气污染物浓度的划分的合理性，提高对存储空间的有效利用。
具体而言，当空气污染物浓度的数据量大于预设标准数据量时，计算数据量差值，所述数据量差值＝空气污染物浓度的数据量-预设标准数据量，根据计算得到的数据量差值与标准数据量差值的关系确定空气污染物浓度的数据量的多少，然后根据划分后的剩余数据量的多少对访问缓冲区的速度进行修正；
判断单元内还设置有标准数据量差值δ0，若所述数据量差值≥标准数据量差值δ0，则表示空气污染物浓度的数据量偏多，采用第三标准存储单元的数据容量对空气污染物浓度中的数据进行划分后，在存入缓冲区之前，若剩余的空气污染物浓度偏多，此时提高对于缓冲区的访问速度；
若所述数据量差值<标准数据量差值δ0，则表示空气污染物浓度的数据量适中，采用第三标准存储单元的数据容量对空气污染物浓度中的数据进行划分后，剩余的空气污染物浓度适中，此时无需对缓冲区的访问速度进行修正；
当空气污染物浓度的数据量小于预设标准数据量时，计算数据量差值，所述数据量差值＝预设标准数据量-空气污染物浓度的数据量，根据计算得到的数据量差值与标准数据量差值的关系对访问缓冲区的速度进行修正，若所述数据量差值≥标准数据量差值δ0，则表示空气污染物浓度的数据量偏少，采用第一标准存储单元的数据容量对空气污染物浓度中的数据进行划分后，在存入缓冲区之前，若剩余的空气污染物浓度偏少，此时降低对于缓冲区的访问速度；
若所述数据量差值<标准数据量差值δ0，则表示空气污染物浓度的数据量适中，采用第一标准存储单元的数据容量对空气污染物浓度中的数据进行划分后，在存入缓冲区之前，若剩余的空气污染物浓度适中，此时无需对缓冲区的访问速度进行修正。
具体而言，本发明实施例通过对采集周期内空气污染物浓度的数据量的多少进行初步判定，在判定对应的空气污染物浓度的数据量之后选择对应的划分标准，然后对空气污染物浓度进行划分之后得到的剩余数据进行缓冲区的存储和访问，在实际应用过程中，数据的缓冲数据的量可以为0，还可以是少量，还可以是多量，以第三标准存储单元的数据容量S3来进行说明，若剩余的空气污染物浓度的数据量小于0.1×S3，则表示剩余的空气污染物浓度的数据量较少，若剩余的空气污染物浓度的数据量大于0.5×S3，则表示剩余的空气污染物浓度的数据量较多，此时要根据剩余的空气污染物浓度的数据量的多少调整对应的对缓冲区的访问速度，使得对于空气污染物浓度的存储更为快捷方便，提高存储效率。
具体而言，所述标准数据量差值δ0＝∑|Mi-M0|/n，其中Mi表示任意采集周期内的空气污染物浓度的数据量，M0表示标准数据容量，M0＝(M1+M2+M3+…+Mn)/n，n表示采集周期的数量，i＝1，2，3，4…，n。
具体而言，本发明实施例通过设置标准数据量差值实现对采集周期内的数据量的有效判断，提高对于采集周期内的数据量的准确判定，进而确定对应的划分标准，确定对应的存储策略，提高对于存储空间的有效利用。
具体而言，采用第一系数k1增加分配的存储空间后的实际存储空间P′为：P′＝P0×(1+k1)；其中P0表示预设的标准存储空间；
采用第二系数k2增加分配的存储空间后的实际存储空间P″为：P″＝P0×(1+k2)；
所述第一系数k1＝S3/(S1+S2+S3)；
所述第二系数k2＝(S1+S3)/(S1+S2+S3)。
具体而言，本发明实施例通过对于分配的存储空间进行定义，以及对于第一系数和第二系数的计算方法进行了界定，使得对于第一系数和第二系数与各标准存储单元的数据容量建立关联，对于第一系数和第二系数的确定更为精确，使得对于存储空间的确定也更精确，使得对于存储空间的确定符合实际需要，对于存储空间的利用效率也更高，节约存储空间。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种城市智慧管家管理系统，其特征在于，包括：
采集模块，设置在采集空间内，用以对采集空间内的空气污染物浓度进行采集；
供电模块，用以给所述采集模块进行实时供电，以维持采集模块在采集周期内持续运行；
存储模块，与所述采集模块连接，用以对空气污染物浓度进行存储；
在对空气污染物浓度作为采集数据进行存储时，将采集模块获取的空气污染物浓度以存储单元为最小数据块进行划分并连续存储，在存储过程中对当前待存储的数据块内的数据量是否与存储单元的数据容量对齐；若对齐，则直接存储至当前的存储空间内，若当前待存储的数据块内的数据量<存储单元的数据容量，则将数据块存入缓冲区后进行下一采集周期内的空气污染物浓度的存储；
中控模块，分别与所述采集模块、所述供电模块和所述存储模块连接，用以根据供电模块的实时供电能力调整存储模块为空气污染物浓度进行存储分配的存储空间；
所述根据供电模块的实时供电能力调整存储模块为空气污染物浓度进行存储分配的存储空间包括：
中控单元内设置有第一电量Q1、第二电量Q2和第三电量Q3，且Q1<Q2<Q3，若供电模块的实时电量≤第一电量Q1，则缩小分配的存储空间；
若第一电量Q1<供电模块的实时电量≤第二电量Q2，则维持当前分配的存储空间；
若第二电量Q2<供电模块的实时电量≤第三电量Q3，则采用第一系数k1增加分配的存储空间；
若供电模块的实时电量>第三电量Q3，则采用第二系数k2增加分配的存储空间，且k1<k2；
当缩小分配的存储空间时，若采集的空气污染物浓度的数据量多于缩小后的存储空间的数据容量，则对采集的空气污染物浓度进行预处理；
将采集的空气污染物浓度经过预处理后再存储至存储空间内；
在对获取的空气污染物浓度进行划分时，预先设置有第一标准存储单元、第二标准存储单元和第三标准存储单元，所述第一标准存储单元的数据容量为S1，所述第二标准存储单元的数据容量为S2，所述第三标准存储单元的数据容量为S3，且S1<S2<S3；
根据所述空气污染物浓度的数据量选择对应的数据容量进行数据划分存储；
在任意采集周期内，若空气污染物浓度的数据量大于预设标准数据量，则采用第三标准存储单元的数据容量S3对空气污染物浓度进行划分存储；
若空气污染物浓度的数据量等于预设标准数据量，则采用第二标准存储单元的数据容量S2对空气污染物浓度进行划分存储；
若空气污染物浓度的数据量小于预设标准数据量，则采用第一标准存储单元的数据容量S1对空气污染物浓度进行划分存储，所述预设标准数据量为若干采集周期内的数据总量的均值。
2.根据权利要求1所述的城市智慧管家管理系统，其特征在于，
所述对采集的空气污染物浓度进行预处理包括：
获取采集的空气污染物浓度值D；
预先设置有参数标准值D0和标准参数差值Δd0；
若|D-D0|>Δd0，则将该采集的空气污染物浓度值D从采集周期内获取的空气污染物浓度集中剔除；
若将不符合要求的空气污染物浓度剔除后，剩余的数据量≤周期内数据总量的50％，则表示剔除的数据过多，则提高标准参数差值Δd0；
若将不符合要求的空气污染物浓度剔除后，剩余的数据>周期内数据总量的50％，则表示剔除的数据适中，将空气污染物浓度进行存储。
3.根据权利要求2所述的城市智慧管家管理系统，其特征在于，所述提高标准参数差值Δd0包括将标准参数差值Δd0修改为1.1×Δd0。
4.根据权利要求1所述的城市智慧管家管理系统，其特征在于，
当空气污染物浓度的数据量大于预设标准数据量时，计算数据量差值，所述数据量差值＝空气污染物浓度的数据量-预设标准数据量，根据计算得到的数据量差值与标准数据量差值的关系确定空气污染物浓度的数据量的多少，然后根据划分后的剩余数据量的多少对访问缓冲区的速度进行修正；
判断单元内还设置有标准数据量差值δ0，若所述数据量差值≥标准数据量差值δ0，则表示空气污染物浓度的数据量偏多，采用第三标准存储单元的数据容量对空气污染物浓度中的数据进行划分后，在存入缓冲区之前，若剩余的空气污染物浓度的数据偏多，此时提高对于缓冲区的访问速度；
若所述数据量差值<标准数据量差值δ0，则表示空气污染物浓度的数据量适中，采用第三标准存储单元的数据容量对空气污染物浓度中的数据进行划分后，剩余的空气污染物浓度的数据适中，此时无需对缓冲区的访问速度进行修正；
当空气污染物浓度的数据量小于预设标准数据量时，计算数据量差值，所述数据量差值＝预设标准数据量-空气污染物浓度的数据量，根据计算得到的数据量差值与标准数据量差值的关系对访问缓冲区的速度进行修正，若所述数据量差值≥标准数据量差值δ0，则表示空气污染物浓度的数据量偏少，采用第一标准存储单元的数据容量对空气污染物浓度中的数据进行划分后，在存入缓冲区之前，若剩余的空气污染物浓度偏少，此时降低对于缓冲区的访问速度；
若所述数据量差值<标准数据量差值δ0，则表示空气污染物浓度的数据量适中，采用第一标准存储单元的数据容量对空气污染物浓度中的数据进行划分后，在存入缓冲区之前，若剩余的空气污染物浓度适中，此时无需对缓冲区的访问速度进行修正。
5.根据权利要求4所述的城市智慧管家管理系统，其特征在于，在对缓冲区的访问速度进行修正的过程中对剩余的空气污染物浓度的数据量进行判断时，若采用第三标准存储单元的数据容量S3对空气污染物浓度进行划分时，若剩余的空气污染物浓度的数据量小于0.1×S3，则表示剩余的空气污染物浓度的数据量较少，若剩余的空气污染物浓度的数据量大于0.5×S3，则表示剩余的空气污染物浓度的数据量较多。
6.根据权利要求5所述的城市智慧管家管理系统，其特征在于，
所述标准数据量差值δ0＝Σ|Mi-M0|/n，其中Mi表示任意采集周期内的空气污染物浓度的数据量，M0表示标准数据容量，M0＝(M1+M2+M3+…+Mn)/n，n表示采集周期的数量，i＝1，2，3，4…，n。
7.根据权利要求6所述的城市智慧管家管理系统，其特征在于，
采用第一系数k1增加分配的存储空间后的实际存储空间P′为:P′＝P0×(1+k1)；其中P0表示预设的标准存储空间；
采用第二系数k2增加分配的存储空间后的实际存储空间P″
为:P″＝P0×(1+k2)；
所述第一系数k1＝S3/(S1+S2+S3)；
所述第二系数k2＝(S1+S3)/(S1+S2+S3)。
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Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102638487A (zh) * | 2011-03-02 | 2012-08-15 | 中国科学院地质与地球物理研究所 | 大型遥测地震仪高性能数据传输方法 |
| CN102958432A (zh) * | 2010-08-17 | 2013-03-06 | 株式会社日立医疗器械 | 高频线圈及使用了该高频线圈的磁共振摄像装置 |
| CN109726145A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-07 | 杭州宏杉科技股份有限公司 | 一种数据存储空间的分配方法、装置及电子设备 |
| CN111350257A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-06-30 | 武汉圣禹排水系统有限公司 | 一种基于市政道路分流制管网的排水系统及排水方法 |
| CN112015343A (zh) * | 2020-08-27 | 2020-12-01 | 杭州宏杉科技股份有限公司 | 存储卷的缓存空间管理方法、装置及电子设备 |
| CN112035058A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-12-04 | 深圳市中盛瑞达科技有限公司 | 云平台存储系统 |
| CN112836872A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-05-25 | 西安理工大学 | 一种基于多gpu的污染物对流扩散方程高性能数值求解方法 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108732313A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-02 | 深圳市创艺工业技术有限公司 | 城市空气污染物浓度智能观测系统 |
| US10794997B2 (en) * | 2018-08-21 | 2020-10-06 | Google Llc | Smartphone-based power-efficient radar processing and memory provisioning for detecting gestures |
| US10990304B2 (en) * | 2019-06-27 | 2021-04-27 | Western Digital Technologies, Inc. | Two-dimensional scalable versatile storage format for data storage devices |
-
2021
- 2021-08-20 CN CN202110961757.7A patent/CN113628087B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102958432A (zh) * | 2010-08-17 | 2013-03-06 | 株式会社日立医疗器械 | 高频线圈及使用了该高频线圈的磁共振摄像装置 |
| CN102638487A (zh) * | 2011-03-02 | 2012-08-15 | 中国科学院地质与地球物理研究所 | 大型遥测地震仪高性能数据传输方法 |
| CN109726145A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-07 | 杭州宏杉科技股份有限公司 | 一种数据存储空间的分配方法、装置及电子设备 |
| CN111350257A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-06-30 | 武汉圣禹排水系统有限公司 | 一种基于市政道路分流制管网的排水系统及排水方法 |
| CN112035058A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-12-04 | 深圳市中盛瑞达科技有限公司 | 云平台存储系统 |
| CN112015343A (zh) * | 2020-08-27 | 2020-12-01 | 杭州宏杉科技股份有限公司 | 存储卷的缓存空间管理方法、装置及电子设备 |
| CN112836872A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-05-25 | 西安理工大学 | 一种基于多gpu的污染物对流扩散方程高性能数值求解方法 |
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| Publication number | Publication date |
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