CN113886449A - 一种基于物联网的大数据信息分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于物联网的大数据信息分析系统，涉及物联网技术领域，包括信息分析模块、控制器、联动分析模块、数据调整模块以及指令生成模块；指令生成模块用于采集物联网设备的设备数据并进行分析，计算得到对应物联网数据的计算采集间隔时长；信息分析模块用于接收物联网设备的采集成本信息和物联网数据的访问数据并进行分析，及时对物联网数据的采集间隔时长进行调整，响应速度快，可以做到超调量小甚至无超调，控制精度高；从而达到理想的感知、识别和管理效果；当用户通过访问模块访问查看物联网数据时，联动分析模块用于对该物联网数据进行联动分析，提示用户进行关联查看；节省了用户的时间，提高用户的体验感。
Description
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，具体是一种基于物联网的大数据信息分析系统。
背景技术
物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络；
随着信息技术的发展，物联网设备越来越多，物联网设备在使用过程中会产生许多数据，数据不断的被收集和分析，如此繁多的数据最终目的是为了适应不同人群的需求，因此需要根据不同的采集间隔来采集分析物联网数据，现有的信息分析系统很难调节到最佳采集间隔从而导致无法达到理想的分析效率，采集间隔过短，则增加运行成本，造成资源浪费，而采集间隔过长则无法达到预期的感知、识别和管理效果；同时当用户查看物联网数据时，无法挑选出用户有可能需要的数据并向用户推荐展示，浪费了客户的时间，影响客户的体验感。
发明内容
为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了一种基于物联网的大数据信息分析系统。本发明中指令生成模块用于采集物联网设备的设备数据并进行分析，计算得到对应物联网数据的计算采集间隔时长；比传统方式更加及时、科学和合理，减少运行成本，同时本发明通过信息分析模块接收物联网设备的采集成本信息和物联网数据的访问数据并进行分析，计算得到采集值M，通过采集值M与标准采集值范围，及时对物联网数据的采集间隔时长进行调整，响应速度快，过渡过程时间短，可以做到超调量小甚至无超调，控制精度高；本发明针对不同的物联网数据能够根据不同的采集间隔来采集分析，从而达到理想的感知、识别和管理效果。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于物联网的大数据信息分析系统，包括信息获取模块、信息分析模块、访问模块、控制器、数据调整模块以及指令生成模块；
所述指令生成模块用于采集物联网设备的设备数据并进行分析，计算得到对应物联网数据的计算采集间隔时长；所述指令生成模块用于根据计算采集间隔时长生成数据采集指令并将数据采集指令发送至对应的物联网设备；
所述信息获取模块用于获取物联网设备的采集成本信息并将采集成本信息传输至信息分析模块；所述访问模块用于用户通过手机终端访问查看物联网数据并记录物联网数据的访问数据；
所述访问模块用于将物联网数据的访问数据传输至信息分析模块；所述信息分析模块用于接收物联网设备的采集成本信息和物联网数据的访问数据并进行分析，具体分析步骤如下：
步骤一：获取到物联网设备的采集成本信息，将采集成本信息中对应的一周内物联网设备接收数据采集指令的频率标记为P1；
将物联网设备每次采集数据的平均成本金额标记为P2；将物联网设备每次采集数据的平均数据大小标记为P3，将物联网设备每次采集数据的平均采集时长标记为P4；
利用公式CB＝P2×a1+P3×a2+P4×a3计算得到物联网设备的采集成本值CB；其中a1、a2、a3均为系数因子；
步骤二：获取到物联网数据的访问数据，将一周内物联网数据的访问次数标记为C1，将每次访问的开始时刻和结束时刻进行时间差计算得到单次访问时长，将所有的单次访问时长进行求和得到访问总时长ZT；
将所有的访问开始时刻和访问结束时刻按照时间先后进行排序，将排序后相邻的两个访问结束时刻与访问开始时刻进行时间差计算得到单次访问间隔时长，将所有的单次访问间隔时长进行求和并取均值得到平均访问间隔时长FT；将最近一次的访问结束时刻与系统当前时间进行时间差计算得到缓冲时长HT；
利用公式FW＝(C1×a4+ZT×a5)/(FT×a6+HT×a7)计算得到物联网数据的访问值FW，其中a4、a5、a6、a7均为系数因子；
步骤三：利用公式M＝(P1×CB×b1)/(FW×b2)计算得到采集值M；其中b1、b2为系数因子；
将采集值M与标准采集值范围相比较；若采集值M不处于标准采集值范围内，则生成调整信号，所述信息分析模块用于将调整信号经控制器传输至数据调整模块，所述数据调整模块用于接收到调整信号后调整物联网数据的采集间隔时长，使得采集值M处于标准采集值范围内，并将调整后的采集间隔时长标记为实际采集间隔时长；
进一步地，所述指令生成模块的具体分析步骤为：
S1：获取物联网设备在系统当前时间前三十天内的运行时间并进行求和取其均值得到运行时间均值；将运行时间均值标记为R1；
S2：将物联网设备的出厂日期与系统当前时间进行时间差计算得到出厂时长CT；
S3：设定所有的物联网设备型号均对应一个设备值，将该物联网设备的型号与所有型号进行匹配获取得到对应的设备值并标记为R2；
S4：设定物联网设备的维修次数为R3；将物联网设备的运行时间均值、出厂时长、设备值和维修次数进行归一化处理并取其数值；
利用公式GT＝μ×[(R2×b3+R1×b4)/(CT×b5+R3×b6)-1.3245]计算得到对应物联网数据的计算采集间隔时长GT；其中，b3、b4、b5、b6均为预设比例系数，μ为修正因子，取值为0.8739；
进一步地，该系统还包括间隔修正模块，所述间隔修正模块用于采集数据调整模块的调整记录并对调整记录进行整理，构建目标检测训练样本；训练基于机器学习方法，得到采集间隔修正模型M并根据采集间隔修正模型M对计算采集间隔时长进行修正；具体修正步骤为：
SS1：当数据调整模块接收到调整信号时；将当前的计算采集间隔时长以及物联网设备的采集成本信息、对应物联网数据的访问数据输入至采集间隔修正模型M，得到采集间隔修正系数；
SS2：根据采集间隔修正系数对当前的计算采集间隔时长进行修正，得到修正采集间隔时长；
所述间隔修正模块用于将修正采集间隔时长传输至控制器，所述控制器接收到修正采集间隔时长后，驱动控制指令生成模块根据修正采集间隔时长生成数据采集指令并将数据采集指令发送至对应的物联网设备进行物联网数据采集；
进一步地，该系统还包括联动分析模块；当用户通过访问模块访问查看物联网数据时，所述联动分析模块用于对该物联网数据进行联动分析，得到该物联网数据的联动信息表；具体分析步骤为：
V1：用户通过访问模块访问查看物联网数据时，将访问查看的物联网数据标记为目标数据；
V2：获取用户在系统当前时间三个月内的访问记录，以目标数据其中一个访问记录的开始时刻作为中心，将访问时间差在预设值内的所有物联网数据标记为联动数据；此时则认为目标数据与联动数据联动访问；其中，访问时间差为两个物联网数据的访问开始时刻之间的间隔；
V3：根据联动数据统计目标数据与同一联动数据联动访问的总次数并标记为TC1；统计联动数据与目标数据联动访问时联动数据的访问总时长并标记为TC2；
利用公式TF＝TC1×d1+TC2×d2计算得到联动数据的联动值TF；其中d1、d2均为系数因子；
将联动数据按照联动值TF的大小进行排序，得到目标数据的联动信息表；
所述联动分析模块用于将目标数据的联动信息表传输至控制器，控制器用于将目标数据的联动信息表反馈至用户的手机终端；提示用户进行关联查看。
进一步地，所述调整记录包括每次调整时的计算采集间隔时长、实际采集间隔时长以及物联网设备的采集成本信息、对应物联网数据的访问数据。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明中指令生成模块用于采集物联网设备的设备数据并进行分析，计算得到对应物联网数据的计算采集间隔时长；比传统方式更加及时、科学和合理，减少运行成本，同时本发明通过信息分析模块接收物联网设备的采集成本信息和物联网数据的访问数据并进行分析，计算得到采集值M，通过采集值M与标准采集值范围，及时对物联网数据的采集间隔时长进行调整，响应速度快，过渡过程时间短，可以做到超调量小甚至无超调，控制精度高；本发明针对不同的物联网数据能够根据不同的采集间隔来采集分析，从而达到理想的感知、识别和管理效果；
2、本发明中间隔修正模块对数据调整模块的调整记录进行整理，构建目标检测训练样本，训练基于机器学习方法，得到采集间隔修正模型M，并根据采集间隔修正模型M对计算采集间隔时长进行修正以得到最佳采集间隔；从而分析物联网数据以达到更好的感知、识别和管理效果；
3、当用户通过访问模块访问查看物联网数据时，所述联动分析模块用于对该物联网数据进行联动分析，将访问查看的物联网数据标记为目标数据；获取用户在系统当前时间三个月内的访问记录，以目标数据其中一个访问记录的开始时刻作为中心，将访问时间差在预设值内的所有物联网数据标记为联动数据；结合联动访问的总次数和联动访问总时长；计算得到联动数据的联动值TF；将联动数据按照联动值TF的大小进行排序，得到目标数据的联动信息表；控制器用于将目标数据的联动信息表反馈至用户的手机终端；提示用户进行关联查看；节省了用户的时间，提高用户的体验感。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的原理框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种基于物联网的大数据信息分析系统，包括信息获取模块、信息分析模块、访问模块、控制器、数据调整模块以及指令生成模块；
实施例1
信息获取模块用于获取物联网设备的采集成本信息并将采集成本信息传输至信息分析模块；采集成本信息包括频率数据、成本数据、大小数据以及时间数据；其中频率数据为一周内物联网设备接收数据采集指令的频率，成本数据为物联网设备每次采集数据的平均成本金额，大小数据为物联网设备每次采集数据的平均数据大小；时间数据为物联网设备每次采集数据的平均采集时长；
访问模块用于用户通过手机终端访问查看物联网数据并记录物联网数据的访问数据，访问数据为一周内物联网数据的访问次数以及每次访问的开始时刻和结束时刻；其中物联网数据为对应物联网设备采集的数据；
访问模块用于将物联网数据的访问数据传输至信息分析模块；信息分析模块用于接收物联网设备的采集成本信息和物联网数据的访问数据并进行分析，具体分析步骤如下：
步骤一：获取到物联网设备的采集成本信息，将采集成本信息中对应的一周内物联网设备接收数据采集指令的频率标记为P1；
将物联网设备每次采集数据的平均成本金额标记为P2；将物联网设备每次采集数据的平均数据大小标记为P3，将物联网设备每次采集数据的平均采集时长标记为P4；
利用公式CB＝P2×a1+P3×a2+P4×a3计算得到物联网设备的采集成本值CB；其中a1、a2、a3均为系数因子；
步骤二：获取到物联网数据的访问数据，将一周内物联网数据的访问次数标记为C1，将每次访问的开始时刻和结束时刻进行时间差计算得到单次访问时长，将所有的单次访问时长进行求和得到访问总时长ZT；
将所有的访问开始时刻和访问结束时刻按照时间先后进行排序，将排序后相邻的两个访问结束时刻与访问开始时刻进行时间差计算得到单次访问间隔时长，将所有的单次访问间隔时长进行求和并取均值得到平均访问间隔时长FT；将最近一次的访问结束时刻与系统当前时间进行时间差计算得到缓冲时长HT；
利用公式FW＝(C1×a4+ZT×a5)/(FT×a6+HT×a7)计算得到物联网数据的访问值FW，其中a4、a5、a6、a7均为系数因子；
步骤三：利用公式M＝(P1×CB×b1)/(FW×b2)计算得到采集值M；其中b1、b2为系数因子；
将采集值M与标准采集值范围相比较；若采集值M不处于标准采集值范围内，则生成调整信号，信息分析模块用于将调整信号经控制器传输至数据调整模块，数据调整模块用于接收到调整信号后调整物联网数据的采集间隔时长，使得采集值M处于标准采集值范围内，并将调整后的采集间隔时长标记为实际采集间隔时长；
指令生成模块用于采集物联网设备的设备数据并进行分析，计算得到对应物联网数据的计算采集间隔时长；具体分析步骤为：
S1：获取物联网设备在系统当前时间前三十天内的运行时间并进行求和取其均值得到运行时间均值；将运行时间均值标记为R1；
S2：将物联网设备的出厂日期与系统当前时间进行时间差计算得到出厂时长CT；
S3：设定所有的物联网设备型号均对应一个设备值，将该物联网设备的型号与所有型号进行匹配获取得到对应的设备值并标记为R2；
S4：设定物联网设备的维修次数为R3；将物联网设备的运行时间均值、出厂时长、设备值和维修次数进行归一化处理并取其数值；
利用公式GT＝μ×[(R2×b3+R1×b4)/(CT×b5+R3×b6)-1.3245]计算得到对应物联网数据的计算采集间隔时长GT；其中，b3、b4、b5、b6均为预设比例系数，μ为修正因子，取值为0.8739；
指令生成模块用于根据计算采集间隔时长GT生成数据采集指令并将数据采集指令发送至对应的物联网设备；
本发明中指令生成模块用于采集物联网设备的设备数据并进行分析，计算得到对应物联网数据的计算采集间隔时长；比传统方式更加及时、科学和合理，减少运行成本，同时本发明通过信息分析模块接收物联网设备的采集成本信息和物联网数据的访问数据并进行分析，计算得到采集值M，通过采集值M与标准采集值范围，及时对物联网数据的采集间隔时长进行调整，响应速度快，过渡过程时间短，可以做到超调量小甚至无超调，控制精度高；本发明针对不同的物联网数据能够根据不同的采集间隔来采集分析，从而达到理想的感知、识别和管理效果；
实施例2
该系统还包括间隔修正模块，间隔修正模块用于采集数据调整模块的调整记录并对调整记录进行整理，构建目标检测训练样本；训练基于机器学习方法，得到采集间隔修正模型M并根据采集间隔修正模型M对计算采集间隔时长进行修正；其中，调整记录包括每次调整时的计算采集间隔时长、实际采集间隔时长以及物联网设备的采集成本信息、对应物联网数据的访问数据；具体修正步骤为：
SS1：当数据调整模块接收到调整信号时；将当前的计算采集间隔时长以及物联网设备的采集成本信息、对应物联网数据的访问数据输入至采集间隔修正模型M，得到采集间隔修正系数；
SS2：根据采集间隔修正系数对当前的计算采集间隔时长进行修正，得到修正采集间隔时长；
间隔修正模块用于将修正采集间隔时长传输至控制器，控制器接收到修正采集间隔时长后，驱动控制指令生成模块根据修正采集间隔时长生成数据采集指令并将数据采集指令发送至对应的物联网设备进行物联网数据采集；
本发明中间隔修正模块对数据调整模块的调整记录进行整理，构建目标检测训练样本，训练基于机器学习方法，得到采集间隔修正模型M，并根据采集间隔修正模型M对计算采集间隔时长进行修正以得到最佳采集间隔；从而分析物联网数据以达到更好的感知、识别和管理效果；
实施例3
该系统还包括联动分析模块；当用户通过访问模块访问查看物联网数据时，联动分析模块用于对该物联网数据进行联动分析，得到该物联网数据的联动信息表；具体分析步骤为：
V1：用户通过访问模块访问查看物联网数据时，将访问查看的物联网数据标记为目标数据；
V2：获取用户在系统当前时间三个月内的访问记录，以目标数据其中一个访问记录的开始时刻作为中心，将访问时间差在预设值内的所有物联网数据标记为联动数据；此时则认为目标数据与联动数据联动访问；其中，访问时间差为两个物联网数据的访问开始时刻之间的间隔；
V3：根据联动数据统计目标数据与同一联动数据联动访问的总次数并标记为TC1；统计联动数据与目标数据联动访问时联动数据的访问总时长并标记为TC2；
利用公式TF＝TC1×d1+TC2×d2计算得到联动数据的联动值TF；其中d1、d2均为系数因子；
将联动数据按照联动值TF的大小进行排序，得到目标数据的联动信息表；
联动分析模块用于将目标数据的联动信息表传输至控制器，控制器用于将目标数据的联动信息表反馈至用户的手机终端；提示用户进行关联查看；节省了用户的时间，提高用户的体验感。
上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
本发明的工作原理：
一种基于物联网的大数据信息分析系统，在工作时，首先指令生成模块用于采集物联网设备的设备数据并进行分析，结合运行时间均值、出厂时长、设备值和维修次数；计算得到对应物联网数据的计算采集间隔时长；指令生成模块根据计算采集间隔时长GT生成数据采集指令至对应的物联网设备；
信息分析模块用于接收物联网设备的采集成本信息和物联网数据的访问数据并进行分析，获取到物联网设备的采集成本信息，结合平均成本金额、平均数据大小和平均采集时长；计算得到物联网设备的采集成本值CB；获取到物联网数据的访问数据，结合访问次数、访问总时长、平均访问间隔时长和缓冲时长；计算得到物联网数据的访问值FW；利用公式M＝(P1×CB×b1)/(FW×b2)计算得到采集值M；若采集值M不处于标准采集值范围内，则生成调整信号，数据调整模块用于接收到调整信号后调整物联网数据的采集间隔时长，使得采集值M处于标准采集值范围内；比传统方式更加及时、科学和合理，减少运行成本，响应速度快，过渡过程时间短，可以做到超调量小甚至无超调，控制精度高；本发明针对不同的物联网数据能够根据不同的采集间隔来采集分析，从而达到理想的感知、识别和管理效果；
间隔修正模块用于采集数据调整模块的调整记录并对调整记录进行整理，构建目标检测训练样本；训练基于机器学习方法，得到采集间隔修正模型M并根据采集间隔修正模型M对计算采集间隔时长进行修正；以得到最佳采集间隔；从而分析物联网数据以达到更好的感知、识别和管理效果；
当用户通过访问模块访问查看物联网数据时，联动分析模块用于对该物联网数据进行联动分析，将访问查看的物联网数据标记为目标数据；获取用户在系统当前时间三个月内的访问记录，以目标数据其中一个访问记录的开始时刻作为中心，将访问时间差在预设值内的所有物联网数据标记为联动数据；结合联动访问的总次数和联动访问总时长；计算得到联动数据的联动值TF；将联动数据按照联动值TF的大小进行排序，得到目标数据的联动信息表；控制器用于将目标数据的联动信息表反馈至用户的手机终端；提示用户进行关联查看；节省了用户的时间，提高用户的体验感。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (6)
1.一种基于物联网的大数据信息分析系统，其特征在于，包括信息获取模块、信息分析模块、访问模块、控制器、数据调整模块以及指令生成模块；
所述指令生成模块用于采集物联网设备的设备数据并进行分析，计算得到对应物联网数据的计算采集间隔时长；所述指令生成模块用于根据计算采集间隔时长生成数据采集指令并将数据采集指令发送至对应的物联网设备；
所述信息获取模块用于获取物联网设备的采集成本信息并将采集成本信息传输至信息分析模块；所述访问模块用于用户通过手机终端访问查看物联网数据并记录物联网数据的访问数据；所述访问模块用于将物联网数据的访问数据传输至信息分析模块；所述信息分析模块用于接收物联网设备的采集成本信息和物联网数据的访问数据并进行分析，具体分析步骤如下：
步骤一：获取到物联网设备的采集成本信息，将采集成本信息中对应的一周内物联网设备接收数据采集指令的频率标记为P1；将物联网设备每次采集数据的平均成本金额标记为P2；将物联网设备每次采集数据的平均数据大小标记为P3，将物联网设备每次采集数据的平均采集时长标记为P4；
利用公式CB＝P2×a1+P3×a2+P4×a3计算得到物联网设备的采集成本值CB；其中a1、a2、a3均为系数因子；
步骤二：获取到物联网数据的访问数据，将一周内物联网数据的访问次数标记为C1，将每次访问的开始时刻和结束时刻进行时间差计算得到单次访问时长，将所有的单次访问时长进行求和得到访问总时长ZT；
将所有的访问开始时刻和访问结束时刻按照时间先后进行排序，将排序后相邻的两个访问结束时刻与访问开始时刻进行时间差计算得到单次访问间隔时长，将所有的单次访问间隔时长进行求和并取均值得到平均访问间隔时长FT；将最近一次的访问结束时刻与系统当前时间进行时间差计算得到缓冲时长HT；
利用公式FW＝(C1×a4+ZT×a5)/(FT×a6+HT×a7)计算得到物联网数据的访问值FW，其中a4、a5、a6、a7均为系数因子；
步骤三：利用公式M＝(P1×CB×b1)/(FW×b2)计算得到采集值M；其中b1、b2为系数因子；
将采集值M与标准采集值范围相比较；若采集值M不处于标准采集值范围内，则生成调整信号，所述信息分析模块用于将调整信号经控制器传输至数据调整模块，所述数据调整模块用于接收到调整信号后调整物联网数据的采集间隔时长，使得采集值M处于标准采集值范围内，并将调整后的采集间隔时长标记为实际采集间隔时长。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的大数据信息分析系统，其特征在于，所述指令生成模块的具体分析步骤为：
获取物联网设备在系统当前时间前三十天内的运行时间并进行求和取其均值得到运行时间均值R1；
将物联网设备的出厂日期与系统当前时间进行时间差计算得到出厂时长CT；
设定所有的物联网设备型号均对应一个设备值，将该物联网设备的型号与所有型号进行匹配获取得到对应的设备值R2；设定物联网设备的维修次数为R3；
利用公式GT＝μ×[(R2×b3+R1×b4)/(CT×b5+R3×b6)-1.3245]计算得到对应物联网数据的计算采集间隔时长GT；其中，b3、b4、b5、b6均为预设比例系数，μ为修正因子，取值为0.8739。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的大数据信息分析系统，其特征在于，该系统还包括间隔修正模块，所述间隔修正模块用于采集数据调整模块的调整记录并对调整记录进行整理，构建目标检测训练样本；训练基于机器学习方法，得到采集间隔修正模型M并根据采集间隔修正模型M对计算采集间隔时长进行修正，其中，所述调整记录包括每次调整时的计算采集间隔时长、实际采集间隔时长以及物联网设备的采集成本信息、对应物联网数据的访问数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的大数据信息分析系统，其特征在于，所述间隔修正模块的具体修正步骤为：
SS1：当数据调整模块接收到调整信号时；将当前的计算采集间隔时长以及物联网设备的采集成本信息、对应物联网数据的访问数据输入至采集间隔修正模型M，得到采集间隔修正系数；
SS2：根据采集间隔修正系数对当前的计算采集间隔时长进行修正，得到修正采集间隔时长；所述间隔修正模块用于将修正采集间隔时长传输至控制器，所述控制器接收到修正采集间隔时长后，驱动控制指令生成模块根据修正采集间隔时长生成数据采集指令并将其发送至对应的物联网设备。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的大数据信息分析系统，其特征在于，该系统还包括联动分析模块；当用户通过访问模块访问查看物联网数据时，所述联动分析模块用于对该物联网数据进行联动分析，得到该物联网数据的联动信息表；具体分析步骤为：
用户通过访问模块访问查看物联网数据时，将访问查看的物联网数据标记为目标数据；获取用户在系统当前时间三个月内的访问记录；
以目标数据其中一个访问记录的开始时刻作为中心，将访问时间差在预设值内的所有物联网数据标记为联动数据；此时则认为目标数据与联动数据联动访问；其中，访问时间差为两个物联网数据的访问开始时刻之间的间隔；
根据联动数据统计目标数据与同一联动数据联动访问的总次数并标记为TC1；统计联动数据与目标数据联动访问时联动数据的访问总时长并标记为TC2；
利用公式TF＝TC1×d1+TC2×d2计算得到联动数据的联动值TF；其中d1、d2均为系数因子；将联动数据按照联动值TF的大小进行排序，得到目标数据的联动信息表；所述联动分析模块用于将目标数据的联动信息表经控制器反馈至用户的手机终端；提示用户进行关联查看。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的大数据信息分析系统，其特征在于，所述采集成本信息包括频率数据、成本数据、大小数据以及时间数据；其中频率数据为一周内物联网设备接收数据采集指令的频率，成本数据为物联网设备每次采集数据的平均成本金额，大小数据为物联网设备每次采集数据的平均数据大小；时间数据为物联网设备每次采集数据的平均采集时长；所述访问数据为一周内物联网数据的访问次数以及每次访问的开始时刻和结束时刻；其中物联网数据为对应物联网设备采集的数据。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114666370A (zh) * | 2022-03-30 | 2022-06-24 | 广东永耀消防安全技术有限公司 | 一种基于物联网技术的SaaS智能消防监控平台 |
| CN116473526A (zh) * | 2023-06-25 | 2023-07-25 | 湖南尚医康医疗科技有限公司 | 基于人工智能和物联网的医疗信息采集方法及系统 |
| CN117649188A (zh) * | 2023-11-08 | 2024-03-05 | 广州易云信息技术有限公司 | 一种基于大数据的数字化产业金融平台 |
| CN117784697A (zh) * | 2024-01-31 | 2024-03-29 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 智慧燃气管网数据采集终端智能控制方法与物联网系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101654192B1 (ko) * | 2015-07-22 | 2016-09-05 | 변지훈 | 터치 데이터 분석 방법 및 그 장치, 터치 데이터 분석 시스템 |
| CN112258351A (zh) * | 2020-08-25 | 2021-01-22 | 帝杰曼科技股份有限公司 | 一种基于大数据分析的智慧教学系统 |
| WO2021101934A1 (en) * | 2019-11-18 | 2021-05-27 | Sinclair Broadcast Group, Inc. | Adaptive broadcast media and data services |
-
2021
- 2021-08-30 CN CN202111000626.9A patent/CN113886449A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101654192B1 (ko) * | 2015-07-22 | 2016-09-05 | 변지훈 | 터치 데이터 분석 방법 및 그 장치, 터치 데이터 분석 시스템 |
| WO2021101934A1 (en) * | 2019-11-18 | 2021-05-27 | Sinclair Broadcast Group, Inc. | Adaptive broadcast media and data services |
| CN112258351A (zh) * | 2020-08-25 | 2021-01-22 | 帝杰曼科技股份有限公司 | 一种基于大数据分析的智慧教学系统 |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114666370A (zh) * | 2022-03-30 | 2022-06-24 | 广东永耀消防安全技术有限公司 | 一种基于物联网技术的SaaS智能消防监控平台 |
| CN114666370B (zh) * | 2022-03-30 | 2024-03-19 | 云南恒品科技有限公司 | 一种基于物联网技术的SaaS智能消防监控平台 |
| CN116473526A (zh) * | 2023-06-25 | 2023-07-25 | 湖南尚医康医疗科技有限公司 | 基于人工智能和物联网的医疗信息采集方法及系统 |
| CN116473526B (zh) * | 2023-06-25 | 2023-09-29 | 湖南尚医康医疗科技有限公司 | 基于人工智能和物联网的医疗信息采集方法及系统 |
| CN117649188A (zh) * | 2023-11-08 | 2024-03-05 | 广州易云信息技术有限公司 | 一种基于大数据的数字化产业金融平台 |
| CN117649188B (zh) * | 2023-11-08 | 2024-06-11 | 广州易云信息技术有限公司 | 一种基于大数据的数字化产业金融平台 |
| CN117784697A (zh) * | 2024-01-31 | 2024-03-29 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 智慧燃气管网数据采集终端智能控制方法与物联网系统 |
| CN117784697B (zh) * | 2024-01-31 | 2024-05-24 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 智慧燃气管网数据采集终端智能控制方法与物联网系统 |
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