[发明专利]一种基于时序序列预测温度的环境采集系统设计的方法

说明书

本发明涉及一种基于时序序列预测温度的环境采集系统设计的方法，包括步骤：S1、终端设备采集需要的环境数据，并传送数据到服务器；S2、服务器为了接受数据并可视化显示，需要为每个设备建立资产，当服务器接收到终端设备发送的数据后，将数据保存到数据库中；S3、服务器将实时数据发送到网页前端进行可视化显示；S4、服务器对异常数据进行报警处理；S5、基于RNN‑LSTM模型从数据库中挖掘特征数据之间的联系，预测下一时刻的温度。本发明的有益效果是：改进了传统环境监测系统显示数据不够可视化的问题，并且根据算法可以对采集到的数据进行温度预测，使得环境监测系统的数据显示的直观性和隐患的预见性得到了提高。

技术领域

本发明属于环境监测系统领域，具体涉及一种预测温度的环境采集系统设计的方法。

背景技术

随着现代化的进程，城市里高层建筑和大空间建筑随处可见。这些建筑通常人口密集，财产密集，一旦发生火灾，容易造成巨大的财产和生命损失。因此加强环境监测管理，时刻监测可能存在的隐患，降低火灾发生的频率，从而确保人民的生命财产安全，具有重要的研究意义和应用价值。但是目前大多数环境监测系统监测不够直观，并且多数没有对采集到的数据进行分析利用。

因此，提出一种对采集到的数据进行分析预测下一时刻的温度，能发现隐藏的危险的环境采集系统，就显得尤为重要。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中的不足，提供一种基于时序序列预测温度的环境采集系统设计的方法。

这种基于时序序列预测温度的环境采集系统设计的方法，包括以下步骤：

S1、终端设备采集需要的环境数据，并传送数据到基于ThingsBoard框架开发的服务器；

S2、服务器为了接受数据并可视化显示，需要为每个设备建立资产，当服务器接收到终端设备发送的数据后，将数据保存到数据库中；

S2.1、在ThingsBoard服务器中建立终端设备资产，每个建立资产的设备得到一个唯一的访问令牌，终端设备必须根据该类型的访问令牌才可以通过相应的协议将数据传送到ThingsBoard服务器对应的设备资产中；

S2.2、为方便对设备进行管理，还需要建立实体资产，然后在每个实体资产中关联相应的终端设备，为了将实体在地图上可视化显示，对每个实体添加相应属性；

S3、服务器将实时数据发送到网页前端进行可视化显示；

S3.1、进行地图可视化：首先注册地图软件(腾讯地图)的服务账号，申请地图密钥,ThingsBoard在地图部件中导入密钥，建立仪表盘，导入地图；在地图上可视化显示终端设备的分布情况；

S3.2、进行图表可视化：在建立的仪表盘中，导入需要的图表，如数据表，折线图等；然后在图表中导入数据库中需要显示的终端数据；

S4、服务器对异常数据进行报警处理；

S5、训练RNN-LSTM模型，基于RNN-LSTM模型从数据库中挖掘特征数据之间的联系，预测下一时刻的温度；

S5.1、选择数据输入变量的数据类型；

S5.2、由于各个数据的数量级差别各异，首先得对数据进行归一化处理，将各个数据输入变量设定在(0,1)范围，可以提高精度，增加寻找最优解的速率；

S5.3、为解决传统RNN方法在训练长距离时间序列时存在的梯度爆炸和梯度消失问题，RNN-LSTM模型中LSTM将RNN中隐藏节点改进为存储单元，存储单元分成遗忘门、输入门和输出门；计算当前输入单元状态和当前时刻单元状态，由输出门和单元状态决定输出结果，最后将结果传到下一级；

S5.4、数据还原：训练完RNN-LSTM模型后，对预测数据和真实数据进行比对，将预测的归一化原始数据还原；