[发明专利]用于处理异构数据以确定时间和空间中的流入的设备和方法

权利要求书

1.一种预测空间-时间注入的计算机实现的方法，所述方法包括以下步骤：-从多个智能仪表接收表示资源消耗的原始商业数据；-针对每个智能仪表，将所述原始商业数据转换为所述资源的每日消耗量，其中该转换步骤至少包括：为每个智能仪表随机地分配数据标识符；针对每个数据标识符，计算二个读取指数之间不同的消耗值；以及针对每个数据标识符，利用所述不同的消耗值计算关于所述每日消耗量的值；-将关于所述每日消耗量的值与标识用户的其他数据相结合以便生成所述资源的用户类别；-对于每个用户类别，生成针对每个用户的用户配置文件，所述用户配置文件包括关于所述用户的活动类型或所述用户的居住状态的至少一条信息；-选择具有相同活动类型的用户配置文件和/或具有相同居住状态的用户配置文件；-针对所选的用户配置文件计算平均占用率，包括：-- 定义空间区域并使用网格标识符标识所述空间区域中的每个区域;-- 将所述数据标识符与所述网格标识符相关联，其中同一的数据标识符可分配给一个或多个网格标识符，并且多个数据标识符能够分配给同一网格标识符;-- 针对给定的空间区域和给定的时间段计算所述平均占用率;-- 根据所述平均占用率的计算，创建考虑了额外流入的不同参数的流入预测模型;--通过使用所述流入预测模型，预测不同区域在不同时间段的流入变化。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述原始商业数据包括带时间戳的消耗指数，并且针对每个智能仪表，将所述原始商业数据转换为每日消耗量的步骤至少包括：应用过滤器以排除某些数据，在设定的时间同步所述指数并且聚合所述数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述标识用户的附加数据包括关于远程可读表的用户的数据以及私有外部数据和/或开放数据，并且其中，所生成的用户类别包括至少一个专业用户类别和一个家庭用户类别。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述用户的活动类型定义了旅游住宿活动或餐饮活动，并且所述用户的居住状态定义了主要住所或第二住所或闲置住处。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，计算每日占用率的步骤包括计算旅游住宿单元的每日占用率和所述第二住所的每日占用率。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，计算旅游住宿单元的平均占用率的步骤考虑到与一起考虑的所有旅游住宿单元的频度峰值相对应的所述资源的最大消耗、每个住宿单元的容纳量以及由每个住宿单元消耗的每日量。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，计算所述第二住所的平均占用率的步骤考虑了给定区域中的第二住所的数量以及在给定时间段内这些第二住所的占用天数。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中创建流入预测模型的步骤考虑了与游客频度相关的外部数据。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述流入预测模型是ARMAX模型。

10.根据权利要求8或9所述的方法，其中，所述流入预测模型是每周或每月创建的。

11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，还包括在至少一个显示屏上显示所述计算的结果的步骤。

12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其中，所消耗的资源为水或电。

13.一种预测空间-时间流入的设备，所述设备包括用于实现根据权利要求1至12中任一项所述的方法的步骤的单元。

14.根据权利要求13所述的设备，其中，用于实现根据权利要求11中的包括在至少一个显示屏上显示所述计算的结果的所述步骤的单元包括用户对话界面，所述用户对话界面被配置为定义空间-时间尺度，针对所述空间-时间尺度计算所述占用率并且执行对流入预测的分析和跟踪。

15.一种包括程序的软件产品，所述程序包含代码指令，当在计算机上执行所述程序时，所述代码指令允许执行根据权利要求1至12中任一项所述的方法的步骤。