CN118313547A - 基于物联网的智慧城市数据分析方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于物联网的智慧城市数据分析方法及装置，该方法包括：感知目标区域内的每个区域节点的节点数据；对于每个区域节点，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的节点特征数据，根据该区域节点的节点特征数据，生成该区域节点的区域节点特征信息；根据每个区域节点的区域节点特征信息，生成目标区域的区域数据分析结果。可见，实施本发明能够对智慧城市的数据进行智能化分析，有利于提高对智慧城市数据进行分析的智能性及效率，以及有利于提高对智慧城市数据进行分析的精准性和可靠性，进而还有利于提高构建智慧城市以及对智慧城市进行智能化管理的便捷性和准确性。

Description

基于物联网的智慧城市数据分析方法及装置

技术领域

本发明涉及数据智能处理技术领域，尤其涉及一种基于物联网的智慧城市数据分析方法及装置。

背景技术

随着科学技术的不断发展，各个城市也开始了智慧城市的建设，并且随着智慧城市的飞速发展，在智慧城市的管理方面需要采集城市中各大类型的数据，因而使得智慧城市的数据中心具有较大的数据处理压力。但是，目前对于智慧城市的数据分析方式大多数都是通过人工进行分析或者监控进行分析，存在智能城市的数据分析的分析效率以及分析准确性低下的问题。可见，提供一种新的智慧城市数据分析方法以提高智慧城市的数据分析的效率以及精准性显得尤为重要。

发明内容

本发明提供了一种基于物联网的智慧城市数据分析方法及装置，能够对智慧城市的数据进行智能化分析，有利于提高对智慧城市数据进行分析的智能性及效率，以及有利于提高对智慧城市数据进行分析的精准性和可靠性。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种基于物联网的智慧城市数据分析方法，所述方法包括：

感知目标区域内的每个区域节点的节点数据；

对于每个所述区域节点，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的节点特征数据，根据该区域节点的节点特征数据，生成该区域节点的区域节点特征信息；

根据每个所述区域节点的区域节点特征信息，生成所述目标区域的区域数据分析结果。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：

根据所述区域数据分析结果，判断所述区域数据分析结果是否满足预设的环境调控条件；

当判断出所述区域数据分析结果满足预设的所述环境调控条件时，在所述目标区域中确定出至少一个待调控区域；

对于每个所述待调控区域，在该待调控区域中确定出至少一个待调控设备，并确定每个所述待调控设备的设备调控参数，并控制每个所述待调控设备执行该待调整设备的设备调控参数相匹配的调控操作。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据每个所述区域节点的区域节点特征信息，生成所述目标区域的区域数据分析结果之前，所述方法还包括：

对于每个所述节点数据，确定该节点数据的感知时刻，并根据该节点数据的感知时刻，确定该节点数据的感知时刻信息；

基于所有所述节点数据的感知时刻信息，生成节点数据序列表，其中，所述节点数据序列表中包括所有所述节点数据以及每个所述节点数据的感知时刻信息；

基于所述节点数据序列表，生成节点时序数据集合；

其中，所述根据每个所述区域节点的区域节点特征信息，生成所述目标区域的区域数据分析结果，包括：

根据每个所述区域节点的区域节点特征信息以及所述节点时序数据集合，生成所述目标区域的区域数据分析结果。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述对于每个所述待调控区域，在该待调控区域中确定出至少一个待调控设备，并确定每个所述待调控设备的设备调控参数，包括：

对于每个所述待调控区域，从所有所述区域节点的区域节点特征信息中提取出该待调控区域的区域特征信息，并基于该待调控区域的区域特征信息，生成该待调控区域的区域影响因子；

对于每个所述待调控区域，根据该待调控区域的区域影响因子，从该待调控区域所包括的所有智能设备中确定出与区域影响因子相匹配的至少一个待调控设备，并根据该待调控区域的区域影响因子，从预先确定出的设备调控参数集合中确定出与区域影响因子相匹配的至少一个设备调节参数，并基于所有设备调节参数，确定该待调控设备的设备调控参数。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述对于每个所述区域节点，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的节点特征数据，包括：

对于每个所述区域节点，根据该区域节点的节点数据，确定该区域节点的每个节点数据的数据权重值，并基于每个所述节点数据的数据权重值，确定每个所述节点数据的数据权重参考参数；

对于每个所述区域节点，根据该区域节点中所包括的所有所述节点数据的数据权重参考参数，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的数据过滤结果，其中，所述数据过滤结果包括至少一个目标节点数据；

对于每个所述区域节点，根据该区域节点的数据过滤结果，确定该区域节点的节点特征数据。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：

获取所述目标区域的实时区域信息；其中，所述实时区域信息包括所述目标区域的实时区域流量信息、实时区域环境信息中的一种或多种；

根据所述实时区域信息以及所有所述节点数据，生成所述目标区域的数据映射关系，其中，所述数据映射关系包括所述目标区域中所包括的每个所述区域节点之间的数据关系；

基于所述数据映射关系，更新所述目标区域的区域数据分析结果。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：

根据所述节点时序数据集合以及所述区域数据分析结果，确定所述目标区域中每个所述区域节点的节点运行信息；

基于每个所述区域节点的节点运行信息，确定每个所述区域节点的运行时序信息，其中，每个所述区域节点的运行时序信息包括该区域节点在每个所述感知时刻的运行信息；

根据所有所述区域节点的运行时序信息以及所述目标区域的区域数据分析结果，生成所述目标区域的区域运行预测结果。

本发明第二方面公开了一种基于物联网的智慧城市数据分析装置，所述装置包括：

感知模块，用于感知目标区域内的每个区域节点的节点数据；

过滤模块，用于对于每个所述区域节点，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的节点特征数据；

生成模块，用于根据该区域节点的节点特征数据，生成该区域节点的区域节点特征信息；

所述生成模块，还用于根据每个所述区域节点的区域节点特征信息，生成所述目标区域的区域数据分析结果。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述装置还包括：

判断模块，用于根据所述区域数据分析结果，判断所述区域数据分析结果是否满足预设的环境调控条件；

第一确定模块，用于当所述判断模块判断出所述区域数据分析结果满足预设的所述环境调控条件时，在所述目标区域中确定出至少一个待调控区域；

所述第一确定模块，还用于对于每个所述待调控区域，在该待调控区域中确定出至少一个待调控设备，并确定每个所述待调控设备的设备调控参数；

控制模块，用于控制每个所述待调控设备执行该待调整设备的设备调控参数相匹配的调控操作。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述装置还包括：

第二确定模块，用于在所述生成模块根据每个所述区域节点的区域节点特征信息，生成所述目标区域的区域数据分析结果之前，对于每个所述节点数据，确定该节点数据的感知时刻，并根据该节点数据的感知时刻，确定该节点数据的感知时刻信息；

所述生成模块，还用于基于所有所述节点数据的感知时刻信息，生成节点数据序列表，其中，所述节点数据序列表中包括所有所述节点数据以及每个所述节点数据的感知时刻信息；基于所述节点数据序列表，生成节点时序数据集合；

其中，所述生成模块根据每个所述区域节点的区域节点特征信息，生成所述目标区域的区域数据分析结果的具体方式包括：

根据每个所述区域节点的区域节点特征信息以及所述节点时序数据集合，生成所述目标区域的区域数据分析结果。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第一确定模块对于每个所述待调控区域，在该待调控区域中确定出至少一个待调控设备，并确定每个所述待调控设备的设备调控参数的具体方式包括：

对于每个所述待调控区域，从所有所述区域节点的区域节点特征信息中提取出该待调控区域的区域特征信息，并基于该待调控区域的区域特征信息，生成该待调控区域的区域影响因子；

对于每个所述待调控区域，根据该待调控区域的区域影响因子，从该待调控区域所包括的所有智能设备中确定出与区域影响因子相匹配的至少一个待调控设备，并根据该待调控区域的区域影响因子，从预先确定出的设备调控参数集合中确定出与区域影响因子相匹配的至少一个设备调节参数，并基于所有设备调节参数，确定该待调控设备的设备调控参数。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述过滤模块对于每个所述区域节点，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的节点特征数据的具体方式包括：

对于每个所述区域节点，根据该区域节点的节点数据，确定该区域节点的每个节点数据的数据权重值，并基于每个所述节点数据的数据权重值，确定每个所述节点数据的数据权重参考参数；

对于每个所述区域节点，根据该区域节点中所包括的所有所述节点数据的数据权重参考参数，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的数据过滤结果，其中，所述数据过滤结果包括至少一个目标节点数据；

对于每个所述区域节点，根据该区域节点的数据过滤结果，确定该区域节点的节点特征数据。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述装置还包括：

获取模块，用于获取所述目标区域的实时区域信息；其中，所述实时区域信息包括所述目标区域的实时区域流量信息、实时区域环境信息中的一种或多种；

所述生成模块，还用于根据所述实时区域信息以及所有所述节点数据，生成所述目标区域的数据映射关系，其中，所述数据映射关系包括所述目标区域中所包括的每个所述区域节点之间的数据关系；

更新模块，用于基于所述数据映射关系，更新所述目标区域的区域数据分析结果。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第二确定模块，还用于根据所述节点时序数据集合以及所述区域数据分析结果，确定所述目标区域中每个所述区域节点的节点运行信息；基于每个所述区域节点的节点运行信息，确定每个所述区域节点的运行时序信息，其中，每个所述区域节点的运行时序信息包括该区域节点在每个所述感知时刻的运行信息；

所述生成模块，还用于根据所有所述区域节点的运行时序信息以及所述目标区域的区域数据分析结果，生成所述目标区域的区域运行预测结果。

本发明第三方面公开了另一种基于物联网的智慧城市数据分析装置，所述装置包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的基于物联网的智慧城市数据分析方法。

本发明第四方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的基于物联网的智慧城市数据分析方法。

与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

本发明实施例中，感知目标区域内的每个区域节点的节点数据；对于每个区域节点，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的节点特征数据，根据该区域节点的节点特征数据，生成该区域节点的区域节点特征信息；根据每个区域节点的区域节点特征信息，生成目标区域的区域数据分析结果。可见，实施本发明能够对智慧城市的数据进行智能化分析，有利于提高对智慧城市数据进行分析的智能性及效率，以及有利于提高对智慧城市数据进行分析的精准性和可靠性，进而还有利于提高构建智慧城市以及对智慧城市进行智能化管理的便捷性和准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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是本发明实施例公开的一种基于物联网的智慧城市数据分析方法的流程示意图；

图2是本发明实施例公开的另一种基于物联网的智慧城市数据分析方法的流程示意图；

图3是本发明实施例公开的一种基于物联网的智慧城市数据分析装置的结构示意图；

图4是本发明实施例公开的另一种基于物联网的智慧城市数据分析装置的结构示意图；

图5是本发明实施例公开的又一种基于物联网的智慧城市数据分析装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，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、装置、产品或端没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或端固有的其他步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本发明公开了一种基于物联网的智慧城市数据分析方法及装置，能够对智慧城市的数据进行智能化分析，有利于提高对智慧城市数据进行分析的智能性及效率，以及有利于提高对智慧城市数据进行分析的精准性和可靠性，进而还有利于提高构建智慧城市以及对智慧城市进行智能化管理的便捷性和准确性。以下分别进行详细说明。

实施例一

请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种基于物联网的智慧城市数据分析方法的流程示意图。其中，图1所描述的基于物联网的智慧城市数据分析方法可以应用于基于物联网的智慧城市数据分析装置中，其中，基于物联网的智慧城市数据分析可以集成在本地服务器或云端服务器中，本发明实施例不做限定。如图1所示，该基于物联网的智慧城市数据分析方法可以包括以下操作：

101、感知目标区域内的每个区域节点的节点数据。

本发明实施例中，可选的，感知目标区域内的每个区域节点的节点数据可以是实时感知的，也可以是按照预设的时间段定时感知的，还可以是需要对目标区域中的数据进行分析时进行感知的，本发明实施例不做具体限定。

本发明实施例中，可选的，感知目标区域内的每个区域节点的节点数据可以是通过视觉传感器、温度传感器、湿度传感器、红外传感器中的一种或多种进行感知的，本发明实施例不做具体限定。

本发明实施例中，可选的，目标区域可以包括智慧城市对应的区域；进一步的，每个区域节点可以包括智慧城市对应的区域中进一步细化的区域。举例来说，区域节点可以包括智慧城市对应的街道区域、智慧城市对应的商场区域、智慧城市对应的公园区域等的一种或多种。

本发明实施例中，可选的，区域节点的数量可以为一个，也可以为多个，本发明实施例不做具体限定。

本发明实施例中，可选的，每个区域节点的节点数据可以包括该区域节点的环境数据、空气质量数据、车流量数据、人流量数据中的一种或多种。

102、对于每个区域节点，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的节点特征数据，根据该区域节点的节点特征数据，生成该区域节点的区域节点特征信息。

本发明实施例中，可选的，每个区域节点包括至少一个节点数据。进一步的，每个区域节点所包括的节点数据的数量可以为一个，也可以为多个，本发明实施例不做具体限定。

本发明实施例中，可选的，每个区域节点的节点特征数据的数量小于或等于该区域节点的节点数据。

本发明实施例中，可选的，区域节点特征信息包括每个区域节点的区域人流量特征信息、区域车流量特征信息、区域环境特征信息、区域气候特征信息、区域空气质量特征信息、区域风向特征信息、区域风量特征信息、区域降雨量特征信息中的一种或多种。

103、根据每个区域节点的区域节点特征信息，生成目标区域的区域数据分析结果。

本发明实施例中，可选的，目标区域的区域数据分析结果至少包括所有区域节点的区域节点特征信息。

可见，实施图1所描述的基于物联网的智慧城市数据分析方法能够感知目标区域内每个区域节点的节点数据，对每个区域节点的节点数据执行数据过滤操作得到每个区域节点的节点特征数据，根据每个区域节点的节点特征数据生成每个区域节点的区域节点特征信息，根据所有区域节点的区域节点特征信息生成目标区域的区域数据分析结果，能够通过对每个区域节点的节点数据进行数据过滤得到对应的节点特征数据，能够实现对智慧城市的大量数据进行智能化过滤，并过滤得到节点特征信息，有利于提高得到节点特征数据以及区域节点特征信息的智能性和效率，从而有利于提高基于每个区域节点的区域节点特征信息生成目标区域的区域数据分析结果的智能性和效率，并且基于过滤后的节点特征数据对目标区域的智慧城市数据进行分析，有利于提高对智慧城市进行智能化数据分析的精准性和可靠性，进而有利于提高构建智慧城市以及对智慧城市进行智能化管理的便捷性和准确性。

实施例二

请参阅图2，图2是本发明实施例公开的一种基于物联网的智慧城市数据分析方法的流程示意图。其中，图2所描述的基于物联网的智慧城市数据分析方法可以应用于基于物联网的智慧城市数据分析装置中，其中，基于物联网的智慧城市数据分析可以集成在本地服务器或云端服务器中，本发明实施例不做限定。如图2所示，该基于物联网的智慧城市数据分析方法可以包括以下操作：

201、感知目标区域内的每个区域节点的节点数据。

202、对于每个区域节点，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的节点特征数据，根据该区域节点的节点特征数据，生成该区域节点的区域节点特征信息。

203、根据每个区域节点的区域节点特征信息，生成目标区域的区域数据分析结果。

本发明实施例中，针对步骤201-步骤203的详细描述，请参照实施例一中针对步骤101-步骤103的其它描述，本发明实施例不再赘述。

204、根据区域数据分析结果，判断区域数据分析结果是否满足预设的环境调控条件。

本发明实施例中，可选的，上述根据区域数据分析结果，判断区域数据分析结果是否满足预设的环境调控条件，可以包括：

根据区域数据分析结果，确定目标区域的区域状态，并判断目标区域的区域状态与预设的目标区域状态是否相匹配；

当判断出目标区域的区域状态与预设的目标区域状态相匹配时，确定区域数据分析结果不满足预设的环境调控条件；

当判断出目标区域的区域状态与预设的目标区域状态不匹配时，确定区域数据分析结果满足预设的环境调控条件。

205、当判断出区域数据分析结果满足预设的环境调控条件时，在目标区域中确定出至少一个待调控区域。

本发明实施例中，进一步可选的，上述方法还可以包括：

当判断出区域数据分析结果不满足预设的环境调控条件时，获取目标区域内每个智能设备的设备运行参数；

对于每个智能设备，根据该智能设备的设备运行参数，生成该智能设备的设备控制参数，以及确定该智能设备的设备控制时刻，并在该智能设备的设备控制时刻控制该智能设备执行与该智能设备的设备控制参数相匹配的设备控制操作。

本发明实施例中，可选的，待调控区域的数量可以为一个，也可以为多个，本发明实施例中不做具体限定。进一步可选的，每个待调控区域中包括至少一个智能设备。举例来说，每个待调控区域可以包括智能灯杆、智能红绿灯、智能停车系统、智能垃圾桶等的一种或多种，本发明实施例不做具体限定。

206、对于每个待调控区域，在该待调控区域中确定出至少一个待调控设备，并确定每个待调控设备的设备调控参数，并控制每个待调控设备执行该待调整设备的设备调控参数相匹配的调控操作。

本发明实施例中，可选的，每个待调控设备的设备调控参数的数量可以为一个，也可以为多个，本发明实施例不做具体限定。进一步可选的，不同的待调控设备的设备调控参数可以是不同的。

可见，实施图2所描述的基于物联网的智慧城市数据分析方法能够根据区域数据分析结果判断是否满足预设的环境调控条件，若满足则在目标区域中确定出至少一个待调控区域，以及确定每个待调控区域中的至少一个待调控设备并确定每个待调控设备的设备调控参数并控制每个待调控设备执行与设备调控参数相匹配的调控操作，能够基于区域数据分析结果以及预设的环境调控条件确定出待调控区域以及待调控设备，有利于提高确定得到待调控区域以及待调控设备的精准性和可靠性，以及有利于提高得到待调控区域以及待调控设备的智能性和效率，并且能够针对性地确定每个待调控设备的设备调控参数，有利于提高确定每个待调控设备的设备调控参数的精准性和可靠性，从而有利于提高对每个待调控设备执行相匹配的调控操作的精准性和可靠性，进而有利于提高对智慧城市进行智能化数据分析的精准性和可靠性，有利于提高构建智慧城市以及对智慧城市进行智能化管理的便捷性和准确性。

在一个可选的实施例中，根据每个区域节点的区域节点特征信息，生成目标区域的区域数据分析结果之前，该方法还包括：

对于每个节点数据，确定该节点数据的感知时刻，并根据该节点数据的感知时刻，确定该节点数据的感知时刻信息；

基于所有节点数据的感知时刻信息，生成节点数据序列表，其中，节点数据序列表中包括所有节点数据以及每个节点数据的感知时刻信息；

基于节点数据序列表，生成节点时序数据集合；

其中，根据每个区域节点的区域节点特征信息，生成目标区域的区域数据分析结果，包括：

根据每个区域节点的区域节点特征信息以及节点时序数据集合，生成目标区域的区域数据分析结果。

在该可选的实施例中，可选的，每个节点数据的感知时刻包括感知得到该节点数据的时刻。

在该可选的实施例中，可选的，上述根据该节点数据的感知时刻，确定该节点数据的感知时刻信息，可以包括：

根据该节点数据的感知时刻以及该节点数据，生成该节点数据在感知时刻中的节点感知信息，并根据该节点数据的节点感知信息，确定该节点数据的感知时刻信息。

在该可选的实施例中，可选的，上述基于所有节点数据的感知时刻信息，生成节点数据序列表，可以包括：

基于所有节点数据的感知时刻信息，对每个节点数据按照感知时刻的由前到后的方式进行排序操作，得到节点数据顺序信息，并根据节点数据顺序信息，生成节点数据序列表。

在该可选的实施例中，可选的，上述根据每个区域节点的区域节点特征信息以及节点时序数据集合，生成目标区域的区域数据分析结果，可以包括：

提取所有区域节点的区域节点特征信息中的第一特征信息，以及提取节点时序数据集合中的第二特征信息，基于第一特征信息以及第二特征信息，生成目标区域的区域数据分析结果。

在该可选的实施例中，可选的，区域数据分析结果包括目标区域中的每个区域节点在每个感知时刻的数据情况，进一步的，区域数据分析结果还包括目标区域中每个区域节点在预设的过去时长段内的数据变化情况。

可见，实施该可选的实施例能够确定每个节点数据的感知时刻并确定每个节点数据的感知时刻信息，基于所有节点数据的感知时刻信息生成节点数据序列表，并根据每个区域节点的区域节点特征信息以及节点时序数据集合生成目标区域的区域数据分析结果，能够结合每个节点数据的感知时刻生成节点数据序列表，有利于提高生成节点数据序列表以及生成节点时序数据集合的精准性和可靠性，从而有利于提高后续结合节点时序数据集合生成目标区域的区域数据分析结果的精准性和可靠性，并且能够使用户直观知悉目标区域的在每个时刻的数据以及每个预设的过去时长段的数据变化情况，有利于提高后续用户查看区域数据分析结果的便捷性和直观性，进而有利于提高对智慧城市进行智能化数据分析的精准性和可靠性，有利于提高构建智慧城市以及对智慧城市进行智能化管理的便捷性和准确性。

在另一个可选的实施例中，对于每个待调控区域，在该待调控区域中确定出至少一个待调控设备，并确定每个待调控设备的设备调控参数，包括：

对于每个待调控区域，从所有区域节点的区域节点特征信息中提取出该待调控区域的区域特征信息，并基于该待调控区域的区域特征信息，生成该待调控区域的区域影响因子；

对于每个待调控区域，根据该待调控区域的区域影响因子，从该待调控区域所包括的所有智能设备中确定出与区域影响因子相匹配的至少一个待调控设备，并根据该待调控区域的区域影响因子，从预先确定出的设备调控参数集合中确定出与区域影响因子相匹配的至少一个设备调节参数，并基于所有设备调节参数，确定该待调控设备的设备调控参数。

在该可选的实施例中，可选的，上述对于每个待调控区域，从所有区域节点的区域节点特征信息中提取出该待调控区域的区域特征信息，可以包括：对于每个待调控区域，确定该待调控区域的区域属性信息，并根据该待调控区域的区域属性信息，在所有区域节点的区域节点特征信息中提取出与该待调控区域的区域属性信息相匹配的区域特征信息。其中，每个待调控区域的区域属性信息可以包括该待调控区域的区域位置属性信息、区域坐标属性信息、区域气候属性信息、区域湿度属性信息、区域温度属性信息中的一种或多种。

在该可选的实施例中，可选的，上述基于该待调控区域的区域特征信息，生成该待调控区域的区域影响因子，可以包括：根据该待调控区域的区域特征信息，确定该待调控区域的特征关键字，并根据该待调控区域的特征关键字，在预先确定出的影响因子集合中确定出与该待调控区域的特征关键字相匹配的至少一个区域影响因子。进一步可选的，每个待调控区域的区域影响因子的数量可以为一个，也可以为多个，本发明实施例不做具体限定。

在该可选的实施例中，可选的，每个待调控区域的待调控设备的数量可以为一个，也可以为多个，本发明实施例不做具体限定。

在该可选的实施例中，可选的，上述根据该待调控区域的区域影响因子，从预先确定出的设备调控参数集合中确定出与区域影响因子相匹配的至少一个设备调节参数，可以包括：

将该待调控区域的区域影响因子输入至预先确定出的影响分析模型，得到影响分析结果，并提取影响分析结果中的关键影响参数，根据关键影响参数，从预先确定出的设备调控参数集合中确定出与关键影响参数相匹配的至少一个设备调节参数。

在该可选的实施例中，可选的，举例来说，当检测到待调控区域的区域影响因子用于表示待调控区域的空气湿度较低并且灰尘量较大的时候，待调控设备可以包括智能洒水机，并确定智能洒水机的设备调控参数，其中，设备调控参数可以包括智能洒水机的洒水量参数、洒水时刻参数、洒水时长参数、洒水地点参数、洒水路线参数中的一种或多种。

可见，实施该可选的实施例能够从所有区域节点的区域节点特征信息中提取出每个待调控区域的区域特征信息并生成区域影响因子，根据每个待调控区域的区域影响因子确定出至少一个待调控设备，根据每个待调控区域的区域影响因子从预先确定出的设备调控参数集合中确定出相匹配的至少一个设备调节参数进而确定每个待调控设备的设备调控参数，能够针对性地确定出每个待调控区域的区域影响因子，有利于提高确定出每个待调控区域的区域影响因子的精准性和可靠性，以及有利于提高后续基于区域影响因子确定出待调控设备的精准性和可靠性，从而能够针对性地确定出每个待调控设备的设备调节参数以及设备调控参数的精准性和可靠性，进而有利于提高对每个待调控设备进行智能化调控的智能性、准确性和可靠性，以及有利于提高对智慧城市进行智能化数据分析的精准性和可靠性，有利于提高构建智慧城市以及对智慧城市进行智能化管理的便捷性和准确性。

在又一个可选的实施例中，对于每个区域节点，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的节点特征数据，包括：

对于每个区域节点，根据该区域节点的节点数据，确定该区域节点的每个节点数据的数据权重值，并基于每个节点数据的数据权重值，确定每个节点数据的数据权重参考参数；

对于每个区域节点，根据该区域节点中所包括的所有节点数据的数据权重参考参数，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的数据过滤结果，其中，数据过滤结果包括至少一个目标节点数据；

对于每个区域节点，根据该区域节点的数据过滤结果，确定该区域节点的节点特征数据。

在该可选的实施例中，可选的，上述基于每个节点数据的数据权重值，确定每个节点数据的数据权重参考参数，可以包括：

对于每个区域节点，根据该区域节点所包括的每个节点数据的数据参数，生成每个节点数据的数据评估参数，其中，每个节点数据的数据参数包括每个节点数据的数据量参数、每个节点数据的数据传输参数中的一种或多种；

对于每个节点数据，根据该节点数据的数据权重值以及该节点数据的数据评估参数，确定该节点数据的数据权重参考参数。

在该可选的实施例中，可选的，上述对于每个区域节点，根据该区域节点中所包括的所有节点数据的数据权重参考参数，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的数据过滤结果，可以包括：

对于每个区域节点，根据该区域节点中所包括的所有数据的数据权重参考参数，从所有数据权重参考参数中筛选出满足预设的数据权重条件的目标数据参考参数，并基于筛选得到的所有目标数据参考参数，确定每个目标数据参考参数对应的目标节点参考数据，并根据所有目标节点参考数据生成该区域节点的数据过滤结果；其中，每个区域节点的数据过滤结果包括所有满足预设的数据权重条件的节点数据。

可见，实施该可选的实施例能够根据每个区域节点的节点数据确定每个节点数据的数据权重值进而确定每个节点数据的数据权重参考参数，并根据每个节点数据的数据权重参考参数对每个区域节点的节点数据执行数据过滤操作得到每个节点数据的数据权重参考参数，并根据每个区域节点的数据过滤结果确定每个区域节点的节点特征数据，能够结合每个节点数据的数据权重值以及数据权重参考参数综合性确定出每个区域节点的数据过滤结果，能够实现智能化得对每个区域节点的节点数据进行过滤，有利于提高执行数据过滤操作以及得到每个区域节点的数据过滤结果的智能性和效率，并且能够结合多方面的内容对节点数据进行过滤，有利于提高执行数据过滤操作的精准性和可靠性，从而有利于提高后续确定每个区域节点的节点特征数据的精准性和可靠性，进一步地有利于提高根据每个区域节点的节点特征数据生成目标区域的区域数据分析结果的智能性和准确性，进而有利于提高对智慧城市进行智能化数据分析的精准性和可靠性，有利于提高构建智慧城市以及对智慧城市进行智能化管理的便捷性和准确性。

在又一个可选的实施例中，该方法还包括：

获取目标区域的实时区域信息；其中，实时区域信息包括目标区域的实时区域流量信息、实时区域环境信息中的一种或多种；

根据实时区域信息以及所有节点数据，生成目标区域的数据映射关系，其中，数据映射关系包括目标区域中所包括的每个区域节点之间的数据关系；

基于数据映射关系，更新目标区域的区域数据分析结果。

在该可选的实施例中，可选的，目标区域的实时区域流量信息包括目标区域的实时人流量信息、实时车辆流量信息、实时电动车流量信息、实时自行车流量信息中的一种或多种；实时区域环境信息包括目标区域的实时区域温度信息、实时区域湿度信息、实时区域空气质量信息中的一种或多种。

在该可选的实施例中，可选的，获取目标区域的实时区域信息可以是通过红外传感器、视觉传感器、温度传感器、湿度传感器、空气质量检测传感器中的一种或多种进行获取的，本发明实施例不做具体限定。

在该可选的实施例中，可选的，上述根据实时区域信息以及所有节点数据，生成目标区域的数据映射关系，可以包括：

对于每个区域节点，根据该区域节点的节点数据以及实时区域信息，确定该区域节点与所有区域节点中除该区域节点外的每个剩余区域节点之间的信息关系参数，并根据该区域节点与每个剩余区域节点之间的信息关联参数，生成该区域节点与每个剩余区域节点之间的区域关联信息，并根据所有区域关联信息，生成目标区域的数据映射关系。

在该可选的实施例中，可选的，目标区域的数据映射关系包括目标区域中所包括的所有区域节点与每个剩余区域节点之间的节点关联关系。

在该可选的实施例中，可选的，上述基于数据映射关系，更新目标区域的区域数据分析结果之前，上述方法还可以包括：

基于数据映射关系以及目标区域的区域数据分析结果，计算数据映射关系与目标区域的区域数据分析结果之间数据差异参数，并判断数据差异参数是否大于等于预设的数据差异阈值；

当判断出数据差异参数大于等于预设的数据差异阈值时，触发执行基于数据映射关系，更新目标区域的区域数据分析结果的操作；

当判断出数据差异参数小于预设的数据差异阈值时，可以结束本流程。

可见，实施该可选的实施例能够获取目标区域的实时区域信息，根据实施区域信息以及所有节点数据生成目标区域的数据映射关系，并基于数据映射关系更新目标区域的区域数据分析结果，能够结合目标区域的实时区域信息以及每个区域节点的节点数据确定出目标区域内每个区域节点之间的关联关系，有利于提高生成目标区域的数据映射关系的精准性和可靠性，以及有利于提高生成目标区域的数据映射关系的智能性和效率，从而能够让用户更直观地查看目标区域内的各个区域节点之间的关联关系，以及有利于提高后续基于数据映射关系更新目标区域的区域数据分析结果的精准性和可靠性，进一步地有利于提高根据每个区域节点的节点特征数据生成目标区域的区域数据分析结果的智能性和准确性，进而有利于提高对智慧城市进行智能化数据分析的精准性和可靠性，有利于提高构建智慧城市以及对智慧城市进行智能化管理的便捷性和准确性。

在又一个可选的实施例中，该方法还包括：

根据节点时序数据集合以及区域数据分析结果，确定目标区域中每个区域节点的节点运行信息；

基于每个区域节点的节点运行信息，确定每个区域节点的运行时序信息，其中，每个区域节点的运行时序信息包括该区域节点在每个感知时刻的运行信息；

根据所有区域节点的运行时序信息以及目标区域的区域数据分析结果，生成目标区域的区域运行预测结果。

在该可选的实施例中，可选的，上述根据节点时序数据集合以及区域数据分析结果，确定目标区域中每个区域节点的节点运行信息，可以包括：

对于每个区域节点，根据节点时序数据和以及区域数据分析结果，确定该区域节点的节点时序运行信息，并根据每个区域节点的节点时序运行信息，确定目标区域中每个区域节点的节点运行信息。

在该可选的实施例中，进一步可选的，每个区域节点的运行时序信息包括每个区域节点中所包括的每个智能设备的设备运行时序信息。

在该可选的实施例中，可选的，上述根据所有区域节点的运行时序信息以及目标区域的区域数据分析结果，生成目标区域的区域运行预测结果，可以包括：

对于每个区域节点，根据该区域节点的运行时序信息以及目标区域的区域数据分析结果，确定该区域节点在预设的未来时长段的预测区域运行信息；

基于所有区域节点的预测区域运行信息，生成目标区域的区域运行预测结果。

在该可选的实施例中，可选的，目标区域的区域运行预测结果包括目标区域的区域环境运行预测信息、区域设备运行预测信息中的一种或多种。其中，区域环境运行预测信息包括目标区域的预测温度信息、目标区域的预测湿度信息、目标区域的预测空气质量信息、目标区域的预测灰尘量信息、目标区域的预测人流量信息、目标区域的预测车辆流量信息、目标区域的预测电动车流量信息、目标区域的预测自行车流量信息中的一种或多种；区域设备运行预测信息包括目标区域中所包括的每个智能设备的运行时长预测信息、运行参数预测信息中的一种或多种。

可见，实施该可选的实施例能够根据节点时序数据集合以及区域数据分析结果确定目标区域中每个区域节点的节点运行信息，基于每个区域节点的节点运行信息确定每个区域节点的运行时序信息，根据所有区域节点的运行时序信息以及目标区域的区域数据分析结果生成目标区域的区域运行预测结果，能够结合多方面的信息综合性生成目标区域中每个区域节点的运行时序信息，有利于提高生成每个区域节点的运行时序信息的精准性和可靠性，以及有利于提高生成每个区域节点的运行时序信息的智能性和效率，从而有利于提高结合所有区域节点的运行时序信息以及目标区域的区域数据分析结果生成区域运行预测结果的精准性和可靠性，能够实现准确预测目标区域在预设的未来时长段内的运行情况，能够使得用户能够直观地查看目标区域的运行预测结果，进而有利于提高对智慧城市进行智能化数据分析的智能性和准确性，有利于提高构建智慧城市以及对智慧城市进行智能化管理的便捷性和准确性。

实施例三

请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种基于物联网的智慧城市数据分析装置的结构示意图。如图3所示，该基于物联网的智慧城市数据分析装置可以包括：

感知模块301，用于感知目标区域内的每个区域节点的节点数据；

过滤模块302，用于对于每个区域节点，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的节点特征数据；

生成模块303，用于根据该区域节点的节点特征数据，生成该区域节点的区域节点特征信息；

生成模块303，还用于根据每个区域节点的区域节点特征信息，生成目标区域的区域数据分析结果。

可见，实施图3所描述的装置能够感知目标区域内每个区域节点的节点数据，对每个区域节点的节点数据执行数据过滤操作得到每个区域节点的节点特征数据，根据每个区域节点的节点特征数据生成每个区域节点的区域节点特征信息，根据所有区域节点的区域节点特征信息生成目标区域的区域数据分析结果，能够通过对每个区域节点的节点数据进行数据过滤得到对应的节点特征数据，能够实现对智慧城市的大量数据进行智能化过滤，并过滤得到节点特征信息，有利于提高得到节点特征数据以及区域节点特征信息的智能性和效率，从而有利于提高基于每个区域节点的区域节点特征信息生成目标区域的区域数据分析结果的智能性和效率，并且基于过滤后的节点特征数据对目标区域的智慧城市数据进行分析，有利于提高对智慧城市进行智能化数据分析的精准性和可靠性，进而有利于提高构建智慧城市以及对智慧城市进行智能化管理的便捷性和准确性。

在一个可选的实施例中，如图4所示，装置还包括：

判断模块304，用于根据区域数据分析结果，判断区域数据分析结果是否满足预设的环境调控条件；

第一确定模块305，用于当判断模块304判断出区域数据分析结果满足预设的环境调控条件时，在目标区域中确定出至少一个待调控区域；

第一确定模块305，还用于对于每个待调控区域，在该待调控区域中确定出至少一个待调控设备，并确定每个待调控设备的设备调控参数；

控制模块306，用于控制每个待调控设备执行该待调整设备的设备调控参数相匹配的调控操作。

可见，实施图4所描述的装置能够根据区域数据分析结果判断是否满足预设的环境调控条件，若满足则在目标区域中确定出至少一个待调控区域，以及确定每个待调控区域中的至少一个待调控设备并确定每个待调控设备的设备调控参数并控制每个待调控设备执行与设备调控参数相匹配的调控操作，能够基于区域数据分析结果以及预设的环境调控条件确定出待调控区域以及待调控设备，有利于提高确定得到待调控区域以及待调控设备的精准性和可靠性，以及有利于提高得到待调控区域以及待调控设备的智能性和效率，并且能够针对性地确定每个待调控设备的设备调控参数，有利于提高确定每个待调控设备的设备调控参数的精准性和可靠性，从而有利于提高对每个待调控设备执行相匹配的调控操作的精准性和可靠性，进而有利于提高对智慧城市进行智能化数据分析的精准性和可靠性，有利于提高构建智慧城市以及对智慧城市进行智能化管理的便捷性和准确性。

在另一个可选的实施例中，如图4所示，该装置还包括：

第二确定模块307，用于在生成模块303根据每个区域节点的区域节点特征信息，生成目标区域的区域数据分析结果之前，对于每个节点数据，确定该节点数据的感知时刻，并根据该节点数据的感知时刻，确定该节点数据的感知时刻信息；

生成模块303，还用于基于所有节点数据的感知时刻信息，生成节点数据序列表，其中，节点数据序列表中包括所有节点数据以及每个节点数据的感知时刻信息；基于节点数据序列表，生成节点时序数据集合；

其中，生成模块303根据每个区域节点的区域节点特征信息，生成目标区域的区域数据分析结果的具体方式包括：

根据每个区域节点的区域节点特征信息以及节点时序数据集合，生成目标区域的区域数据分析结果。

可见，实施图4所描述的装置能够确定每个节点数据的感知时刻并确定每个节点数据的感知时刻信息，基于所有节点数据的感知时刻信息生成节点数据序列表，并根据每个区域节点的区域节点特征信息以及节点时序数据集合生成目标区域的区域数据分析结果，能够结合每个节点数据的感知时刻生成节点数据序列表，有利于提高生成节点数据序列表以及生成节点时序数据集合的精准性和可靠性，从而有利于提高后续结合节点时序数据集合生成目标区域的区域数据分析结果的精准性和可靠性，并且能够使用户直观知悉目标区域的在每个时刻的数据以及每个预设的过去时长段的数据变化情况，有利于提高后续用户查看区域数据分析结果的便捷性和直观性，进而有利于提高对智慧城市进行智能化数据分析的精准性和可靠性，有利于提高构建智慧城市以及对智慧城市进行智能化管理的便捷性和准确性。

在又一个可选的实施例中，如图4所示，第一确定模块305对于每个待调控区域，在该待调控区域中确定出至少一个待调控设备，并确定每个待调控设备的设备调控参数的具体方式包括：

对于每个待调控区域，从所有区域节点的区域节点特征信息中提取出该待调控区域的区域特征信息，并基于该待调控区域的区域特征信息，生成该待调控区域的区域影响因子；

对于每个待调控区域，根据该待调控区域的区域影响因子，从该待调控区域所包括的所有智能设备中确定出与区域影响因子相匹配的至少一个待调控设备，并根据该待调控区域的区域影响因子，从预先确定出的设备调控参数集合中确定出与区域影响因子相匹配的至少一个设备调节参数，并基于所有设备调节参数，确定该待调控设备的设备调控参数。

可见，实施图4所描述的装置能够从所有区域节点的区域节点特征信息中提取出每个待调控区域的区域特征信息并生成区域影响因子，根据每个待调控区域的区域影响因子确定出至少一个待调控设备，根据每个待调控区域的区域影响因子从预先确定出的设备调控参数集合中确定出相匹配的至少一个设备调节参数进而确定每个待调控设备的设备调控参数，能够针对性地确定出每个待调控区域的区域影响因子，有利于提高确定出每个待调控区域的区域影响因子的精准性和可靠性，以及有利于提高后续基于区域影响因子确定出待调控设备的精准性和可靠性，从而能够针对性地确定出每个待调控设备的设备调节参数以及设备调控参数的精准性和可靠性，进而有利于提高对每个待调控设备进行智能化调控的智能性、准确性和可靠性，以及有利于提高对智慧城市进行智能化数据分析的精准性和可靠性，有利于提高构建智慧城市以及对智慧城市进行智能化管理的便捷性和准确性。

在又一个可选的实施例中，如图4所示，过滤模块302对于每个区域节点，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的节点特征数据的具体方式包括：

对于每个区域节点，根据该区域节点的节点数据，确定该区域节点的每个节点数据的数据权重值，并基于每个节点数据的数据权重值，确定每个节点数据的数据权重参考参数；

对于每个区域节点，根据该区域节点中所包括的所有节点数据的数据权重参考参数，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的数据过滤结果，其中，数据过滤结果包括至少一个目标节点数据；

对于每个区域节点，根据该区域节点的数据过滤结果，确定该区域节点的节点特征数据。

可见，实施图4所描述的装置能够根据每个区域节点的节点数据确定每个节点数据的数据权重值进而确定每个节点数据的数据权重参考参数，并根据每个节点数据的数据权重参考参数对每个区域节点的节点数据执行数据过滤操作得到每个节点数据的数据权重参考参数，并根据每个区域节点的数据过滤结果确定每个区域节点的节点特征数据，能够结合每个节点数据的数据权重值以及数据权重参考参数综合性确定出每个区域节点的数据过滤结果，能够实现智能化得对每个区域节点的节点数据进行过滤，有利于提高执行数据过滤操作以及得到每个区域节点的数据过滤结果的智能性和效率，并且能够结合多方面的内容对节点数据进行过滤，有利于提高执行数据过滤操作的精准性和可靠性，从而有利于提高后续确定每个区域节点的节点特征数据的精准性和可靠性，进一步地有利于提高根据每个区域节点的节点特征数据生成目标区域的区域数据分析结果的智能性和准确性，进而有利于提高对智慧城市进行智能化数据分析的精准性和可靠性，有利于提高构建智慧城市以及对智慧城市进行智能化管理的便捷性和准确性。

在又一个可选的实施例中，如图4所示，该装置还包括：

获取模块308，用于获取目标区域的实时区域信息；其中，实时区域信息包括目标区域的实时区域流量信息、实时区域环境信息中的一种或多种；

生成模块303，还用于根据实时区域信息以及所有节点数据，生成目标区域的数据映射关系，其中，数据映射关系包括目标区域中所包括的每个区域节点之间的数据关系；

更新模块309，用于基于数据映射关系，更新目标区域的区域数据分析结果。

可见，实施图4所描述的装置能够获取目标区域的实时区域信息，根据实施区域信息以及所有节点数据生成目标区域的数据映射关系，并基于数据映射关系更新目标区域的区域数据分析结果，能够结合目标区域的实时区域信息以及每个区域节点的节点数据确定出目标区域内每个区域节点之间的关联关系，有利于提高生成目标区域的数据映射关系的精准性和可靠性，以及有利于提高生成目标区域的数据映射关系的智能性和效率，从而能够让用户更直观地查看目标区域内的各个区域节点之间的关联关系，以及有利于提高后续基于数据映射关系更新目标区域的区域数据分析结果的精准性和可靠性，进一步地有利于提高根据每个区域节点的节点特征数据生成目标区域的区域数据分析结果的智能性和准确性，进而有利于提高对智慧城市进行智能化数据分析的精准性和可靠性，有利于提高构建智慧城市以及对智慧城市进行智能化管理的便捷性和准确性。

在又一个可选的实施例中，如图4所示，第二确定模块307，还用于根据节点时序数据集合以及区域数据分析结果，确定目标区域中每个区域节点的节点运行信息；基于每个区域节点的节点运行信息，确定每个区域节点的运行时序信息，其中，每个区域节点的运行时序信息包括该区域节点在每个感知时刻的运行信息；

生成模块303，还用于根据所有区域节点的运行时序信息以及目标区域的区域数据分析结果，生成目标区域的区域运行预测结果。

可见，实施图4所描述的装置能够根据节点时序数据集合以及区域数据分析结果确定目标区域中每个区域节点的节点运行信息，基于每个区域节点的节点运行信息确定每个区域节点的运行时序信息，根据所有区域节点的运行时序信息以及目标区域的区域数据分析结果生成目标区域的区域运行预测结果，能够结合多方面的信息综合性生成目标区域中每个区域节点的运行时序信息，有利于提高生成每个区域节点的运行时序信息的精准性和可靠性，以及有利于提高生成每个区域节点的运行时序信息的智能性和效率，从而有利于提高结合所有区域节点的运行时序信息以及目标区域的区域数据分析结果生成区域运行预测结果的精准性和可靠性，能够实现准确预测目标区域在预设的未来时长段内的运行情况，能够使得用户能够直观地查看目标区域的运行预测结果，进而有利于提高对智慧城市进行智能化数据分析的智能性和准确性，有利于提高构建智慧城市以及对智慧城市进行智能化管理的便捷性和准确性。

实施例四

请参阅图5，图5是本发明实施例公开的又一种基于物联网的智慧城市数据分析装置的结构示意图。如图5所示，该基于物联网的智慧城市数据分析装置可以包括：

存储有可执行程序代码的存储器401；

与存储器401耦合的处理器402；

处理器402调用存储器401中存储的可执行程序代码，执行本发明实施例一或本发明实施例二所描述的基于物联网的智慧城市数据分析方法中的步骤。

实施例五

本发明实施例公开了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有计算机指令，该计算机指令被调用时，用于执行本发明实施例一或本发明实施例二所描述的基于物联网的智慧城市数据分析方法中的步骤。

实施例六

本发明实施例公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，且该计算机程序可操作来使计算机执行实施例一或实施例二中所描述的基于物联网的智慧城市数据分析方法中的步骤。

以上所描述的装置实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式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。基于这样的理解，上述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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

最后应说明的是：本发明实施例公开的一种基于物联网的智慧城市数据分析方法及装置所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于物联网的智慧城市数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：

感知目标区域内的每个区域节点的节点数据；

对于每个所述区域节点，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的节点特征数据，根据该区域节点的节点特征数据，生成该区域节点的区域节点特征信息；

根据每个所述区域节点的区域节点特征信息，生成所述目标区域的区域数据分析结果。

2.根据权利要求1所述的基于物联网的智慧城市数据分析方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述区域数据分析结果，判断所述区域数据分析结果是否满足预设的环境调控条件；

当判断出所述区域数据分析结果满足预设的所述环境调控条件时，在所述目标区域中确定出至少一个待调控区域；

对于每个所述待调控区域，在该待调控区域中确定出至少一个待调控设备，并确定每个所述待调控设备的设备调控参数，并控制每个所述待调控设备执行该待调整设备的设备调控参数相匹配的调控操作。

3.根据权利要求1或2所述的基于物联网的智慧城市数据分析方法，其特征在于，所述根据每个所述区域节点的区域节点特征信息，生成所述目标区域的区域数据分析结果之前，所述方法还包括：

对于每个所述节点数据，确定该节点数据的感知时刻，并根据该节点数据的感知时刻，确定该节点数据的感知时刻信息；

基于所有所述节点数据的感知时刻信息，生成节点数据序列表，其中，所述节点数据序列表中包括所有所述节点数据以及每个所述节点数据的感知时刻信息；

基于所述节点数据序列表，生成节点时序数据集合；

其中，所述根据每个所述区域节点的区域节点特征信息，生成所述目标区域的区域数据分析结果，包括：

根据每个所述区域节点的区域节点特征信息以及所述节点时序数据集合，生成所述目标区域的区域数据分析结果。

4.根据权利要求2所述的基于物联网的智慧城市数据分析方法，其特征在于，所述对于每个所述待调控区域，在该待调控区域中确定出至少一个待调控设备，并确定每个所述待调控设备的设备调控参数，包括：

对于每个所述待调控区域，从所有所述区域节点的区域节点特征信息中提取出该待调控区域的区域特征信息，并基于该待调控区域的区域特征信息，生成该待调控区域的区域影响因子；

对于每个所述待调控区域，根据该待调控区域的区域影响因子，从该待调控区域所包括的所有智能设备中确定出与区域影响因子相匹配的至少一个待调控设备，并根据该待调控区域的区域影响因子，从预先确定出的设备调控参数集合中确定出与区域影响因子相匹配的至少一个设备调节参数，并基于所有设备调节参数，确定该待调控设备的设备调控参数。

5.根据权利要求1所述的基于物联网的智慧城市数据分析方法，其特征在于，所述对于每个所述区域节点，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的节点特征数据，包括：

对于每个所述区域节点，根据该区域节点的节点数据，确定该区域节点的每个节点数据的数据权重值，并基于每个所述节点数据的数据权重值，确定每个所述节点数据的数据权重参考参数；

对于每个所述区域节点，根据该区域节点中所包括的所有所述节点数据的数据权重参考参数，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的数据过滤结果，其中，所述数据过滤结果包括至少一个目标节点数据；

对于每个所述区域节点，根据该区域节点的数据过滤结果，确定该区域节点的节点特征数据。

6.根据权利要求3所述的基于物联网的智慧城市数据分析方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述目标区域的实时区域信息；其中，所述实时区域信息包括所述目标区域的实时区域流量信息、实时区域环境信息中的一种或多种；

根据所述实时区域信息以及所有所述节点数据，生成所述目标区域的数据映射关系，其中，所述数据映射关系包括所述目标区域中所包括的每个所述区域节点之间的数据关系；

基于所述数据映射关系，更新所述目标区域的区域数据分析结果。

7.根据权利要求3所述的基于物联网的智慧城市数据分析方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述节点时序数据集合以及所述区域数据分析结果，确定所述目标区域中每个所述区域节点的节点运行信息；

基于每个所述区域节点的节点运行信息，确定每个所述区域节点的运行时序信息，其中，每个所述区域节点的运行时序信息包括该区域节点在每个所述感知时刻的运行信息；

根据所有所述区域节点的运行时序信息以及所述目标区域的区域数据分析结果，生成所述目标区域的区域运行预测结果。

8.一种基于物联网的智慧城市数据分析装置，其特征在于，所述装置包括：

感知模块，用于感知目标区域内的每个区域节点的节点数据；

过滤模块，用于对于每个所述区域节点，对该区域节点的节点数据执行数据过滤操作，得到该区域节点的节点特征数据；

生成模块，用于根据该区域节点的节点特征数据，生成该区域节点的区域节点特征信息；

所述生成模块，还用于根据每个所述区域节点的区域节点特征信息，生成所述目标区域的区域数据分析结果。

9.一种基于物联网的智慧城市数据分析装置，其特征在于，所述装置包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-7任一项所述的基于物联网的智慧城市数据分析方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行如权利要求1-7任一项所述的基于物联网的智慧城市数据分析方法。