[发明专利]物联网设备确定方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种物联网设备确定方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取目标社区历史环境的时间序列数据；基于时间序列数据，分析目标社区的风险等级；根据目标社区的服务需求，确定至少一个候选物联网设备；根据目标社区的风险等级和预设的物联网设备筛选策略，从至少一个候选物联网设备中确定目标社区适用的物联网设备。其中，时间序列数据为目标社区在预设的历史时间段内的环境数据，且所述时间序列数据为在相等间隔的时间内，依照预设的采样率采集的。本申请能够为各社区确定适用的物联网设备，提高物联网设备的推荐准确性。

技术领域

本申请涉及物联网监测预警技术领域，特别是涉及一种物联网设备确定方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着社会和科技的发展，越来越多的电子设备应用于日常生活中，以提高人们的生活水平。根据有关调研，在选择养老方式时，有90％的老年人选择居家养老，只有约10％的老年人选择在养老机构进行养老。同养老机构相比，居家养老是一种花费少、经济和社会效益高的养老方式。

相关技术中，居家养老主要依靠各种物联网设备，例如，各种智能传感器、智能温度计等。然而，在居家养老过程中，物联网设备的成本和维护都会比较昂贵，因此，如何为居家养老者推荐有效的物联网设备成为一个亟需解决的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够根据各社区的风险等级，为各社区确定适用的物联网设备的物联网设备确定方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，本申请提供了一种物联网设备确定方法，该方法包括：

获取目标社区历史环境的时间序列数据，时间序列数据为目标社区在预设的历史时间段内的环境数据，且时间序列数据为在相等间隔的时间内，依照预设的采样率采集的；

基于时间序列数据，分析目标社区的风险等级；

根据目标社区的服务需求，确定至少一个候选物联网设备；

根据目标社区的风险等级和预设的物联网设备筛选策略，从至少一个候选物联网设备中确定目标社区适用的物联网设备。

在其中一个实施例中，基于时间序列数据，分析目标社区的风险等级，包括：

将时间序列数据输入至环境预测模型中，通过环境预测模型输出目标社区的环境预测数据，环境预测数据表征目标社区在预设的未来时间段内的环境变化情况；

根据环境预测数据，确定目标社区的风险等级。

在其中一个实施例中，在将时间序列数据输入至环境预测模型中之前，该方法还包括：

对时间序列数据进行平稳化处理，得到平稳时间序列数据；平稳化处理包括差分操作和平滑操作；

对平稳时间序列数据进行非白噪声检验；

若平稳时间序列数据为白噪声，则执行将平稳时间序列数据输入至环境预测模型中的步骤。

在其中一个实施例中，在将时间序列数据输入至环境预测模型中之前，该方法还包括：

获取建模参数；建模参数包括自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数，差分阶数是基于差分操作次数确定的，自回归阶数和移动平均阶数是通过预设的定阶方式确定的；

根据建模参数，建立自回归移动平均模型，将自回归移动平均模型作为环境预测模型。

在其中一个实施例中，预设的定阶方式包括自相关函数和偏自相关函数定阶、信息准则定阶、热力图定阶中至少一种定阶方式。

在其中一个实施例中，该方法还包括：

根据目标社区适用的物联网设备，向目标社区中各用户的终端设备发送目标物联网设备的推荐信息。