CN117930668A - 操作指令的发送方法和装置、存储介质及电子装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种操作指令的发送方法和装置、存储介质及电子装置，涉及智慧家庭技术领域，该操作指令的发送方法包括：获取目标设备的日志数据，其中，日志数据用于指示目标设备执行的多个用水事件；根据每一用水事件的第一工作时间对多个用水事件进行聚类，以得到聚类分组，并根据每一聚类分组中的用水事件确定目标设备的预测工作时间；根据日志数据确定目标设备的预测工作日期；根据预测工作时间和预测工作日期向目标设备发送操作指令，以使目标设备根据操作指令执行加热事件。采用上述技术方案，解决了现有技术中的采暖炉不能精准感知用户的用水时间，进而不能提前为用户的用水进行水温加热的问题。

Description

操作指令的发送方法和装置、存储介质及电子装置

技术领域

本申请涉及智慧家庭技术领域，具体而言，涉及一种操作指令的发送方法和装置、存储介质及电子装置。

背景技术

互联网与物联网技术发展至今，产生了大量的数据。数据作为互联网与物联网时代重要的生产要素，如何使用数据和如何用好数据成为了这个时代的关键。

互联网+电器，组成了如今的网器。网器(例如：采暖炉)产生了数据(例如：采暖炉上报的日志数据)。通过对网器产生的数据进行挖掘及计算，将计算结果再次应用于网器，可以为用户带来更加优质的人性化的服务。

目前，大部分采暖炉并不具备智能预测的功能，不能精准的感知用户的用水时间，进而无法提前为用户进行水温的加热，导致用户在用水的时候不能马上获取热水。

针对相关技术中，采暖炉不能精准感知用户的用水时间，进而不能提前为用户的用水进行水温加热的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种操作指令的发送方法和装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中，采暖炉不能精准感知用户的用水时间，进而不能提前为用户的用水进行水温加热的问题。

根据本申请实施例的一个实施例，提供了一种操作指令的发送方法，包括：获取目标设备的日志数据，其中，所述日志数据用于指示所述目标设备执行的多个用水事件；根据每一用水事件的第一工作时间对所述多个用水事件进行聚类，以得到聚类分组，并根据每一所述聚类分组中的用水事件确定所述目标设备的预测工作时间；根据所述日志数据确定所述目标设备的预测工作日期；根据所述预测工作时间和所述预测工作日期向所述目标设备发送操作指令，以使所述目标设备根据所述操作指令执行加热事件。

在一个示例性实施例中，根据所述日志数据确定所述目标设备的预测工作日期，包括：根据所述日志数据确定目标天数中所述目标设备执行用水事件的第一天数；在所述第一天数与所述目标天数的比值小于或者等于第一预设阈值的情况下，根据所述日志数据确定多个用水间隔天数；根据所述多个用水间隔天数确定预测用水间隔天数，并根据所述预测用水间隔天数确定所述预测工作日期。

在一个示例性实施例中，根据所述日志数据确定所述目标设备的预测工作日期，包括：根据所述日志数据确定在N个时间周期中所述目标设备在第一日期执行所述用水事件的第二天数，以及所述目标设备在N个时间周期中执行用水事件的第三天数，其中，N为正整数，所述第一日期为一个时间周期中的任意一天，一个时间周期为一个星期；在所述第三天数与所述第一日期对应的第二天数的差值小于第二预设阈值的情况下，确定所述第一日期为所述预测工作日期。

在一个示例性实施例中，根据每一用水事件的第一工作时间对所述多个用水事件进行聚类，以得到聚类分组，包括：根据每一用水事件的第一工作时间确定每一所述用水事件的开始时间；计算每一开始时间与参考开始时间的相似度，得到所述每一开始时间对应的多个相似度；从所述多个相似度中确定最大相似度，并确定所述最大相似度对应的第一参考开始时间；将所述每一开始时间对应的用水事件和所述第一参考开始时间对应的用水事件划分到同一聚类分组中，以得到多个所述聚类分组。

在一个示例性实施例中，根据每一所述聚类分组中的用水事件确定所述目标设备的预测工作时间，包括：确定每一所述聚类分组中的用水事件的第二工作时间，其中，所述第二工作时间包括：开始时间和结束时间；根据所述第二工作时间确定每一所述聚类分组中最早的开始时间和最晚的结束时间；确定所述最早的开始时间和最晚的结束时间为所述预测工作时间。

在一个示例性实施例中，根据所述预测工作时间和所述预测工作日期向所述目标设备发送操作指令，包括：在所述预测工作日期和预测开始时间向所述目标设备发送开启指令，以使所述目标设备执行加热操作；在所述预测工作日期和预测结束时间向所述目标设备发送关闭指令，以使所述目标设备停止执行所述加热操作，其中，所述预测工作时间包括：所述预测开始时间和所述预测结束时间。

在一个示例性实施例中，获取目标设备的日志数据之后，所述方法还包括：确定任一所述用水事件的工作时长与预设工作时长的大小关系；在所述大小关系指示任一所述用水事件的工作时长小于所述预设工作时长的情况下，确定所述任一所述用水事件对应的日志数据为异常数据，并删除所述异常数据。

根据本申请实施例的另一个实施例，还提供了一种操作指令的发送装置，包括：获取模块，用于获取目标设备的日志数据，其中，所述日志数据用于指示所述目标设备执行的多个用水事件；聚类模块，用于根据每一用水事件的第一工作时间对所述多个用水事件进行聚类，以得到聚类分组，并根据每一所述聚类分组中的用水事件确定所述目标设备的预测工作时间；确定模块，用于根据所述日志数据确定所述目标设备的预测工作日期；发送模块，用于根据所述预测工作时间和所述预测工作日期向所述目标设备发送操作指令，以使所述目标设备根据所述操作指令执行加热事件。

根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述操作指令的发送方法。

根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的操作指令的发送方法。

在本申请实施例中，获取目标设备中用于指示目标设备执行多个用水事件的日志数据，根据多个用水事件中的每一用水事件的第一工作时间对多个用水时间进行聚类，得到聚类分组，并根据聚类分组中的每一用水时间确定目标设备的预测工作时间；根据日志数据确定目标设备的预测工作日期，根据预测工作日期和预测工作时间向目标设备发送操作指令，以使目标设备根据操作指令执行加热时间。也就是说，在本申请实施例中，通过获取目标设备的日志数据，根据日志数据确定多个用水事件；根据多个用水事件确定目标设备的预测工作时间，并根据日志数据确定目标设备的预测工作日期，以向目标设备发送操作指令的方法，可以解决现有技术中采暖炉不能精准感知用户的用水时间，进而不能提前为用户的用水进行水温加热的问题。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

为了更清楚地说明本申请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，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例的一种操作指令的发送方法的硬件环境示意图；

图2是根据本申请实施例的操作指令的发送方法的流程图；

图3是根据本申请实施例的基于采暖炉设备上报日志数据的用水量预测方法的流程图；

图4是根据本申请实施例的一种操作指令的发送装置的结构框图(一)；

图5是根据本申请实施例的一种操作指令的发送装置的结构框图(二)。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种操作指令的发送方法。该操作指令的发送方法广泛应用于智慧家庭(Smart Home)、智能家居、智能家用设备生态、智慧住宅(Intelligence House)生态等全屋智能数字化控制应用场景。可选地，在本实施例中，上述操作指令的发送方法可以应用于如图1所示的由终端设备102和服务器104所构成的硬件环境中。图1是本申请实施例的一种操作指令的发送方法的硬件环境示意图，如图1所示，服务器104通过网络与终端设备102进行连接，可用于为终端或终端上安装的客户端提供服务(如应用服务等)，可在服务器上或独立于服务器设置数据库，用于为服务器104提供数据存储服务，可在服务器上或独立于服务器配置云计算和/或边缘计算服务，用于为服务器104提供数据运算服务。

上述网络可以包括但不限于以下至少之一：有线网络，无线网络。上述有线网络可以包括但不限于以下至少之一：广域网，城域网，局域网，上述无线网络可以包括但不限于以下至少之一：WIFI(Wireless Fidelity，无线保真)，蓝牙。终端设备102可以并不限定于为PC、手机、平板电脑、智能空调、智能烟机、智能冰箱、智能烤箱、智能炉灶、智能洗衣机、智能热水器、智能洗涤设备、智能洗碗机、智能投影设备、智能电视、智能晾衣架、智能窗帘、智能影音、智能插座、智能音响、智能音箱、智能新风设备、智能厨卫设备、智能卫浴设备、智能扫地机器人、智能擦窗机器人、智能拖地机器人、智能空气净化设备、智能蒸箱、智能微波炉、智能厨宝、智能净化器、智能饮水机、智能门锁等。

在本实施例中提供了一种操作指令的发送方法，应用于上述终端设备，图2是根据本申请实施例的操作指令的发送方法的流程图，该流程包括如下步骤：

步骤S202，获取目标设备的日志数据，其中，所述日志数据用于指示所述目标设备执行的多个用水事件；

其中，上述目标设备可以是采暖炉设备，多个用水事件可以是目标设备执行的热水用水事件。

具体的，可以通过以下方式在所述日志数据中获取用水事件：

获取一条日志数据中目标设备的用水状态和目标设备的火焰状态，其中，所述用水状态包括：用户正在用水、用户停止用水，所述火焰状态包括：目标设备正在加热、目标设备停止加热；确定目标设备的用水状态为用户正在用水，以及火焰状态为目标设备正在加热的第一时间点；以及确定目标设备的用水状态为用户停止用水，以及火焰状态为目标设备停止加热的第二时间点；根据所述第一时间点和所述第二时间点确定所述一条日志数据对应的用水事件，其中，所述第一时间点为所述用水事件的开始时间，所述第二时间点为所述用水事件的结束时间。

步骤S204，根据每一用水事件的第一工作时间对所述多个用水事件进行聚类，以得到聚类分组，并根据每一所述聚类分组中的用水事件确定所述目标设备的预测工作时间；

步骤S206，根据所述日志数据确定所述目标设备的预测工作日期；

步骤S208，根据所述预测工作时间和所述预测工作日期向所述目标设备发送操作指令，以使所述目标设备根据所述操作指令执行加热事件。

通过上述步骤，获取目标设备中用于指示目标设备执行多个用水事件的日志数据，根据多个用水事件中的每一用水事件的第一工作时间对多个用水时间进行聚类，得到聚类分组，并根据聚类分组中的每一用水时间确定目标设备的预测工作时间；根据日志数据确定目标设备的预测工作日期，根据预测工作日期和预测工作时间向目标设备发送操作指令，以使目标设备根据操作指令执行加热时间。也就是说，在本申请实施例中，通过获取目标设备的日志数据，根据日志数据确定多个用水事件；根据多个用水事件确定目标设备的预测工作时间，并根据日志数据确定目标设备的预测工作日期，以向目标设备发送操作指令的方法，可以解决现有技术中采暖炉不能精准感知用户的用水时间，进而不能提前为用户的用水进行水温加热的问题。

可选的，可以通过多种方法确定预测工作日期，本申请实施例中主要说明以下两种方法：

方式一：根据所述日志数据确定目标天数中所述目标设备执行用水事件的第一天数；在所述第一天数与所述目标天数的比值小于或者等于第一预设阈值的情况下，根据所述日志数据确定多个用水间隔天数；根据所述多个用水间隔天数确定预测用水间隔天数，并根据所述预测用水间隔天数确定所述预测工作日期。

在方式一中，通过目标天数中执行用水事件的第一天数与第一预设阈值的比值确定预测工作日期。具体的：在第一天数与目标天数的比值大于预设阈值的情况下，可以确定目标设备的预设工作日期为每日均执行用水事件；在第一天数与目标天数的比值小于或等于第一预设阈值的情况下，可以通过日志数据确定多个用水间隔天数，进而通过用水间隔天数确定预测用水间隔天数，进而确定预测工作日期。

例如：假设目标天数是10天，第一预设阈值是0.8。那么在第一天数为9的情况下，可以确定第一天数与目标天数的比值大于0.8，即可以确定目标设备的预设工作日期为每天；在第一天数为6天的情况下，可以确定第一天数与目标天数的比值小于0.8，需要通过日志数据确定多个间隔天数，进而确定预测用水间隔天数，并确定预测工作日期。假设通过日志数据确定最近3个间隔天数，分别是a、b、c，可以通过加权平均计算预测工作日期d＝round(0.5a+0.35b+0.15c)。需要注意的是，本实施例中3个间隔天数a、b、c的权重仅为示例，在实际应用时需要根据实际确定。

方式二：根据所述日志数据确定在N个时间周期中所述目标设备在第一日期执行所述用水事件的第二天数，以及所述目标设备在N个时间周期中执行用水事件的第三天数，其中，N为正整数，所述第一日期为一个时间周期中的任意一天，一个时间周期为一个星期；在所述第三天数与所述第一日期对应的第二天数的差值小于第二预设阈值的情况下，确定所述第一日期为所述预测工作日期。

在方式二中，可以确定一个星期为一个时间周期，上述每个时间周期的任意一天可以理解为：星期一、星期二……星期日中的任意一天；确定在N个时间周期中所述目标设备在第一日期执行所述用水事件的第二天数，可以理解为：多个时间周期里面，在星期一执行用水事件的天数，或者，多个时间周期里面，在星期二执行用水事件的天数，或者……多个时间周期里面，在星期日执行用水事件的天数。

例如：假设一个时间周期为一个星期，获取近10个星期的日志数据，第一日期为星期三，第二预设阈值为53。在近10个星期中每个星期三执行用水事件的天数为4天，近10个星期执行用水事件的总天数为60天的情况下，确定第三天数与第二天数的差值为56，大于预设阈值，不满足第三天数与第二天数的差值小于第二预设阈值的条件，即星期三不是预设工作日期；在近10个星期中每个星期四执行用水事件的天数为8天，仅10个星期执行用水事件的总天数为60天的情况下，确定第三天数与第二天数的差值为52，小于预设阈值，满足第三天数与第二天数的差值小于第二预设阈值的条件，即每个星期四为预设工作日期。

在实际运用中，可以将方式一与方式二结合确定预测工作日期，即通过方式一确定第一预设工作日期，通过方式二确定第二预测工作日期，将第一预测工作日期与第二预测工作日期取并集，只要满足第一工作日期或第二工作日期，即可将这一日期确定为预测工作日期。

可选的，上述步骤S204的根据每一用水事件的第一工作时间对所述多个用水事件进行聚类，以得到聚类分组还可以根据以下方式执行，包括：根据每一用水事件的第一工作时间确定每一所述用水事件的开始时间；计算每一开始时间与参考开始时间的相似度，得到所述每一开始时间对应的多个相似度；从所述多个相似度中确定最大相似度，并确定所述最大相似度对应的第一参考开始时间；将所述每一开始时间对应的用水事件和所述第一参考开始时间对应的用水事件划分到同一聚类分组中，以得到多个所述聚类分组。

可以理解的是，可以通过以下方式确定聚类分组，具体的：可以确定每一用水时间的开始时间与参考开始时间的多个相似度，确定多个相似度中的最大相似度对应的第一参考开始时间，并确定每一开始时间对应的用水事件和第一参考开始时间对应的用水事件为同一聚类分组。

可选的，上述步骤S204的根据每一所述聚类分组中的用水事件确定所述目标设备的预测工作时间还可以通过以下方式执行，包括：确定每一所述聚类分组中的用水事件的第二工作时间，其中，所述第二工作时间包括：开始时间和结束时间；根据所述第二工作时间确定每一所述聚类分组中最早的开始时间和最晚的结束时间；确定所述最早的开始时间和最晚的结束时间为所述预测工作时间。

通过上述分析可知，在确定多个聚类分组后，可以确定每一聚类分组中的用水时间的开始时间和结束时间，进而将每一聚类分组中最早的开始时间和最晚的结束时间确定为预测工作时间。

可选的，上述步骤S208的根据所述预测工作时间和所述预测工作日期向所述目标设备发送操作指令，包括：在所述预测工作日期和预测开始时间向所述目标设备发送开启指令，以使所述目标设备执行加热操作；在所述预测工作日期和预测结束时间向所述目标设备发送关闭指令，以使所述目标设备停止执行所述加热操作，其中，所述预测工作时间包括：所述预测开始时间和所述预测结束时间。

在确定预测工作日期和预测工作时间之后，由于预测工作时间可以包括最早开始时间和最晚结束时间，即最早开始时间可以为预测开始时间，最晚结束时间可以为预测结束时间。可以在预测工作日期的预测开始时间向目标设备发送开启指令，使目标设备执行加热操作，在预测工作日期的预测结束时间向目标设备发送关闭指令，使目标设备停止执行加热操作。

通过上述实施例，还可以及时地控制目标设备停止执行加热操作，解决了现有技术中目标设备一直处于加热状态的情况下，能耗很高，造成浪费的问题。

可选的，获取目标设备的日志数据之后，所述方法还包括：确定任一所述用水事件的工作时长与预设工作时长的大小关系；在所述大小关系指示任一所述用水事件的工作时长小于所述预设工作时长的情况下，确定所述任一所述用水事件对应的日志数据为异常数据，并删除所述异常数据。

通过上述方案可知，在获取目标设备的工作日志之后，因用户的用水事件中可能有部分用水事件是误操作，并不能表示用户的真实意愿，应该将这一部分用水事件对应的日志数据进行删除操作。具体的：可以通过任一用水时间的用水结束时间与用水开始时间的差值确定任一用水时间的工作时长，在工作时长小于预设工作时长的情况下，确定这一用水事件对应的日志数据为异常数据，应该删除异常数据。

为了更好的理解上述操作指令的发送方法的过程，以下再结合可选实施例对上述操作指令的发送的实现方法流程进行说明，但不用于限定本申请实施例的技术方案。

在本示例性实施例中提供了一种基于采暖炉设备(相当于上述实施例中的目标设备)上报日志数据的用水量预测方法，本示例性实施例主要通过手机用户的用水习惯，结合一系列的算法(例如：聚类算法等)和规则预测用户的用水时间和用水日期，将预测的结果通过云端的命令下发到采暖炉设备，精准的为用户执行采暖炉水温的加热的操作。通过上述技术方案解决现有技术中的大部分采暖炉不具备智能预测的功能，不能精准的感知用户的用水时间，进而无法提前为用户进行水温的加热，导致的用户在使用采暖炉的过程中不能马上获取热水。以及若想要实现随时都能获取热水，需要将采暖炉时刻处于加热的状态，导致的采暖炉的能耗高，造成浪费的问题。

图3是根据本申请实施例的基于采暖炉设备上报日志数据的用水量预测方法的流程图，如图3所示，具体如下步骤：

步骤S301：获取用于指示采暖炉设备的运行状态的日志数据；

具体的，日志数据可以包括：

1)用户设备的标识：用于唯一确定用户；

2)用户设备数据的时间戳：每一个用户设备(即本申请的目标设备)在几毫秒即上报一条记录数据，同一用户设备在一天内会上报很多数据，时间戳可以确定用户的上报时间点；

3)用户设备用水状态(例如：true表示当前时间用户正在用水，false表示当前时间用户没有用水)；

4)用户设备火焰状态：采暖炉的加热方式是燃气燃烧，所以设备会上报火焰状态(状态值例如：true表示正在燃烧，false表示关闭燃烧)；

5)用户设备的开机状态：用户设备有开关机按键，用户通过按键可以开关机(例如：：true表示开机，false表示关机)。

步骤S302：根据上述日志数据确定用水事件；

具体的：

(1)筛选出所有开机状态下的用户设备数据，因为只有开机的设备才会有加热等后续的一系列动作；

(2)通过时间戳对用户设备的数据进行顺序排序，判断的用户的用水状态由false到true，且火焰状态由false到true，即可以确定当前时刻用户在开始使用热水。同理，通过上述日志数据的用水状态由true到false或火焰状态由true到false即可以确定当前时刻用户停止使用热水。

(3)在确定用户开始使用热水和结束使用热水的时间点后，通过结束使用热水的时间点的时间戳与开始使用热水的时间点的时间戳的差值，即可以确定用户的热水使用时长，而开始使用热水的时间点的时间戳(以下为用户开始时间点)即用户开始使用热水的时间，结束使用热水的时间点的时间戳即用户结束使用热水的时间。

步骤S303，用水事件筛选及剔除；

在步骤S302完成后，通过用户开始使用热水的时间点到结束使用热水的时间点为一个用水事件的使用时长，在使用时长(即本申请的任一所述用水事件的工作时长)小于某一时长阈值(即本申请的预设工作时长)的情况下，可以确定这一用水事件对应的日志数据是异常数据，异常数据即用户的一些误操作，不能表示用户的真实意愿，需要将这一部分异常数据删除，否则会影响后续结果的准确性。其中，上述某一时长阈值是一个参数值，在实际应用中，可以通过用户调研来确定；也可以通过最后预测结果的准确性进行调整。通过步骤S302对异常数据的删除得到的数据即是后续可以使用的数据。

步骤S304，对筛选后的用水事件进行聚类及合并，以确定预测时间点；

将步骤S303中确定的可以表达用户真实的用水情况的数据进行层次聚类，具体的：

(1)确定时间天数n：层次聚类是对用户开始时间点进行类族划分，需要具备充足的样本数据。N作为一个可调参数值，天数过多会导致数据过于离散，天数过少会导致因样本过少而预测不准确，因此n可以暂定一个值，在后续过程中可以根据实际情况调节。

(2)层次聚类：层次聚类算法可以通过机器学习算法完成。通过用户开始时间点(即本申请的用水事件的开始时间)，对满足一定的时间阈值范围内的数据进行类聚划分(例如：对用户开始时间点进行聚类，也可以根据实际需要同时对多个维度聚类)。一定的时间阈值在实际应用的过程中可以适当调整。

(3)类族合并：在层次聚类的过程中确定了数据类族的划分结果(即本申请的聚类分组)，通过对用户设备每个类族内的数据开始时间和数据结束时间分别取最大值和最小值，可以确定用户的预测开始时间可预测结束时间。需要注意的是，同一个用户设备可能包含多个预测结果。预测结果的数量与一定的时间阈值大小的确定有直接影响。

步骤S305，根据计算规则确定预测日期；

在步骤S304中确定的预测具体时间点(即预测开始时间、预测结束时间)的主要目的是定位命令下发的时间。而步骤S305主要是确定下发日期(例如，用户习惯每周三用水，所以只在每周三对用户设备进行命令下发，其他日期不下发命令)。下发规则可以分为日规则和星期规则，具体的：

(1)日规则：

判断用户设备在近n天(即本申请的目标天数)内的使用天数m(即本申请的第一天数)与n的比值，在m：n＞80％(即本申请的第一预设阈值)的情况下，可以确定下发命令的规则为每日下发；在m：n≤80％的情况下，可以获取近三次用水时间间隔a、b、c(即本申请的执行用水时间)，计算下次用水时间d＝round(0.5a+0.35b+0.15c)，在0＜d＜3的情况下，可以确定用户设备符合规则，即在d(即本申请的预测工作日期)的当日下发命令。

(2)星期规则：

以星期为单位统计近n天内的日志数据，若包含每个星期二的实际天数(即本申请的第二天数)及其对应的用水天数(即本申请的第三天数)满足用水天数-实际天数≤第二预设阈值，即符合星期规则，则在每个星期二下发命令。

分别计算日规则和星期规则的设备结果列表，将日规则和星期规则的计算结果取并集，只要满足其中之一，即在当日对用户设备下发命令。

步骤S306，根据当前时间点、当前日期和预测时间点、预测日期确定是否发送控制指令；确定发送控制指令时，执行步骤S307，否则结束；

步骤S304中计算的预测时间点包括：预测开始时间、预测结束时间；将预测开始时间、预测结束时间与步骤S305计算的设备结果列表取交集，交集即为用户设备当日需要下发给设备的设备命令的预测数据。

步骤S307，发送控制指令。

通过上述技术方案，能够较为准确的为用户提前进行水温加热，为用户带来更加智能人性化的热水提供服务。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例的方法。

图4是根据本申请实施例的一种操作指令的发送装置的结构框图；如图4所示，包括：

获取模块42，用于获取目标设备的日志数据，其中，所述日志数据用于指示所述目标设备执行的多个用水事件；

聚类模块44，用于根据每一用水事件的第一工作时间对所述多个用水事件进行聚类，以得到聚类分组，并根据每一所述聚类分组中的用水事件确定所述目标设备的预测工作时间；

确定模块46，用于根据所述日志数据确定所述目标设备的预测工作日期；

发送模块48，用于根据所述预测工作时间和所述预测工作日期向所述目标设备发送操作指令，以使所述目标设备根据所述操作指令执行加热事件。

通过上述装置，获取目标设备中用于指示目标设备执行多个用水事件的日志数据，根据多个用水事件中的每一用水事件的第一工作时间对多个用水时间进行聚类，得到聚类分组，并根据聚类分组中的每一用水时间确定目标设备的预测工作时间；根据日志数据确定目标设备的预测工作日期，根据预测工作日期和预测工作时间向目标设备发送操作指令，以使目标设备根据操作指令执行加热时间。也就是说，在本申请实施例中，通过获取目标设备的日志数据，根据日志数据确定多个用水事件；根据多个用水事件确定目标设备的预测工作时间，并根据日志数据确定目标设备的预测工作日期，以向目标设备发送操作指令的方法，可以解决现有技术中采暖炉不能精准感知用户的用水时间，进而不能提前为用户的用水进行水温加热的问题。

在一个示例性实施例中，所述确定模块46，还用于根据所述日志数据确定目标天数中所述目标设备执行用水事件的第一天数；在所述第一天数与所述目标天数的比值小于或者等于第一预设阈值的情况下，根据所述日志数据确定多个用水间隔天数；根据所述多个用水间隔天数确定预测用水间隔天数，并根据所述预测用水间隔天数确定所述预测工作日期。

在一个示例性实施例中，所述确定模块46，还用于根据所述日志数据确定在N个时间周期中所述目标设备在第一日期执行所述用水事件的第二天数，以及所述目标设备在N个时间周期中执行用水事件的第三天数，其中，N为正整数，所述第一日期为一个时间周期中的任意一天，一个时间周期为一个星期；在所述第三天数与所述第一日期对应的第二天数的差值小于第二预设阈值的情况下，确定所述第一日期为所述预测工作日期。

在一个示例性实施例中，所述聚类模块44，还用于根据每一用水事件的第一工作时间确定每一所述用水事件的开始时间；计算每一开始时间与参考开始时间的相似度，得到所述每一开始时间对应的多个相似度；从所述多个相似度中确定最大相似度，并确定所述最大相似度对应的第一参考开始时间；将所述每一开始时间对应的用水事件和所述第一参考开始时间对应的用水事件划分到同一聚类分组中，以得到多个所述聚类分组。

在一个示例性实施例中，所述聚类模块44，还用于确定每一所述聚类分组中的用水事件的第二工作时间，其中，所述第二工作时间包括：开始时间和结束时间；根据所述第二工作时间确定每一所述聚类分组中最早的开始时间和最晚的结束时间；确定所述最早的开始时间和最晚的结束时间为所述预测工作时间。

在一个示例性实施例中，所述发送模块48，还用于在所述预测工作日期和预测开始时间向所述目标设备发送开启指令，以使所述目标设备执行加热操作；在所述预测工作日期和预测结束时间向所述目标设备发送关闭指令，以使所述目标设备停止执行所述加热操作，其中，所述预测工作时间包括：所述预测开始时间和所述预测结束时间。

在一个示例性实施例中，如图5所示，上述装置还包括：筛选模块52，用于确定任一所述用水事件的工作时长与预设工作时长的大小关系；在所述大小关系指示任一所述用水事件的工作时长小于所述预设工作时长的情况下，确定所述任一所述用水事件对应的日志数据为异常数据，并删除所述异常数据。

本申请的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，其中，上述程序运行时执行上述任一项的方法。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：

S1，获取目标设备的日志数据，其中，所述日志数据用于指示所述目标设备执行的多个用水事件；

S2，根据每一用水事件的第一工作时间对所述多个用水事件进行聚类，以得到聚类分组，并根据每一所述聚类分组中的用水事件确定所述目标设备的预测工作时间；

S3，根据所述日志数据确定所述目标设备的预测工作日期；

S4，根据所述预测工作时间和所述预测工作日期向所述目标设备发送操作指令，以使所述目标设备根据所述操作指令执行加热事件。

本申请的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

S1，获取目标设备的日志数据，其中，所述日志数据用于指示所述目标设备执行的多个用水事件；

S2，根据每一用水事件的第一工作时间对所述多个用水事件进行聚类，以得到聚类分组，并根据每一所述聚类分组中的用水事件确定所述目标设备的预测工作时间；

S3，根据所述日志数据确定所述目标设备的预测工作日期；

S4，根据所述预测工作时间和所述预测工作日期向所述目标设备发送操作指令，以使所述目标设备根据所述操作指令执行加热事件。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本申请的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本申请不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种操作指令的发送方法，其特征在于，包括：

获取目标设备的日志数据，其中，所述日志数据用于指示所述目标设备执行的多个用水事件；

根据每一用水事件的第一工作时间对所述多个用水事件进行聚类，以得到聚类分组，并根据每一所述聚类分组中的用水事件确定所述目标设备的预测工作时间；

根据所述日志数据确定所述目标设备的预测工作日期；

根据所述预测工作时间和所述预测工作日期向所述目标设备发送操作指令，以使所述目标设备根据所述操作指令执行加热事件。

2.根据权利要求1所述的操作指令的发送方法，其特征在于，根据所述日志数据确定所述目标设备的预测工作日期，包括：

根据所述日志数据确定目标天数中所述目标设备执行用水事件的第一天数；

在所述第一天数与所述目标天数的比值小于或者等于第一预设阈值的情况下，根据所述日志数据确定多个用水间隔天数；

根据所述多个用水间隔天数确定预测用水间隔天数，并根据所述预测用水间隔天数确定所述预测工作日期。

3.根据权利要求1所述的操作指令的发送方法，其特征在于，根据所述日志数据确定所述目标设备的预测工作日期，包括：

根据所述日志数据确定在N个时间周期中所述目标设备在第一日期执行所述用水事件的第二天数，以及所述目标设备在N个时间周期中执行用水事件的第三天数，其中，N为正整数，所述第一日期为一个时间周期中的任意一天，一个时间周期为一个星期；

在所述第三天数与所述第一日期对应的第二天数的差值小于第二预设阈值的情况下，确定所述第一日期为所述预测工作日期。

4.根据权利要求1所述的操作指令的发送方法，其特征在于，根据每一用水事件的第一工作时间对所述多个用水事件进行聚类，以得到聚类分组，包括：

根据每一用水事件的第一工作时间确定每一所述用水事件的开始时间；

计算每一开始时间与参考开始时间的相似度，得到所述每一开始时间对应的多个相似度；

从所述多个相似度中确定最大相似度，并确定所述最大相似度对应的第一参考开始时间；

将所述每一开始时间对应的用水事件和所述第一参考开始时间对应的用水事件划分到同一聚类分组中，以得到多个所述聚类分组。

5.根据权利要求1所述的操作指令的发送方法，其特征在于，根据每一所述聚类分组中的用水事件确定所述目标设备的预测工作时间，包括：

确定每一所述聚类分组中的用水事件的第二工作时间，其中，所述第二工作时间包括：开始时间和结束时间；

根据所述第二工作时间确定每一所述聚类分组中最早的开始时间和最晚的结束时间；

确定所述最早的开始时间和最晚的结束时间为所述预测工作时间。

6.根据权利要求1所述的操作指令的发送方法，其特征在于，根据所述预测工作时间和所述预测工作日期向所述目标设备发送操作指令，包括：

在所述预测工作日期和预测开始时间向所述目标设备发送开启指令，以使所述目标设备执行加热操作；

在所述预测工作日期和预测结束时间向所述目标设备发送关闭指令，以使所述目标设备停止执行所述加热操作，其中，所述预测工作时间包括：所述预测开始时间和所述预测结束时间。

7.根据权利要求1所述的操作指令的发送方法，其特征在于，获取目标设备的日志数据之后，所述方法还包括：

确定任一所述用水事件的工作时长与预设工作时长的大小关系；

在所述大小关系指示任一所述用水事件的工作时长小于所述预设工作时长的情况下，确定所述任一所述用水事件对应的日志数据为异常数据，并删除所述异常数据。

8.一种操作指令的发送装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标设备的日志数据，其中，所述日志数据用于指示所述目标设备执行的多个用水事件；

聚类模块，用于根据每一用水事件的第一工作时间对所述多个用水事件进行聚类，以得到聚类分组，并根据每一所述聚类分组中的用水事件确定所述目标设备的预测工作时间；

确定模块，用于根据所述日志数据确定所述目标设备的预测工作日期；

发送模块，用于根据所述预测工作时间和所述预测工作日期向所述目标设备发送操作指令，以使所述目标设备根据所述操作指令执行加热事件。

9.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行上述权利要求1至7任一项中所述的方法。

10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述权利要求1至7任一项中所述的方法。