[发明专利]一种物联网异常数据识别方法和系统

权利要求书

1.一种物联网异常数据识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)获取本周期检测设备在当前时刻所发出的数据量；

获取本周期前设定数量周期内与当前时刻相对应时刻检测设备所发出的数据量，根据该数据量判断当前时刻的数据量是否异常；

(2)获取当前时刻所在周期前一周期内检测设备在各时刻所发出的数据，得到前一周期的数据变化模型；

将前一周期的数据变化模型作为本周期的数据变化模型，预测当前时刻检测设备所发出的数据；

判断预测出的当前时刻检测设备发出的与检测到的当前时刻检测设备所发出的数据的差值是否大于设定数据差，如果大于，则判断为当前时刻检测设备所发出的数据异常；

所述周期根据检测设备所检测目标的变化周期确定。

2.根据权利要求1所述的物联网异常数据识别方法，其特征在于，还包括如下步骤：获取本周期的天气信息，根据本周期的天气信息与上一周期的天气信息中对检测设备的影响程度对所述设定数据差进行修正。

3.根据权利要求1所述的物联网异常数据识别方法，其特征在于，所述步骤(1)中获取当前时刻所在周期前设定数量的周期内与当前时刻相对应时刻检测设备所发出的数据量后计算其平均值，判断该平均值与本周期检测设备在当前时刻所发出数据量的差值是否大于设定数据量；如果大于，则判断为当前时刻的数据量异常。

4.根据权利要求1所述的物联网异常数据识别方法，其特征在于，所述数据变化模型为：

Y＝a₀+a₁x+a₂x²+a₃x³+a₄x⁴+a₅x⁵

其中Y为检测设备在时刻x所发出的数据，a₀、a₁、a₂、a₃、a₄、a₅分别为相应的系数。

5.根据权利要求1所述的物联网异常数据识别方法，其特征在于，所述检测设备的检测量为温度、光照强度、湿度和/或粉尘浓度。

6.一种物联网异常数据识别系统，包括控制器和存储器，存储器上存储有用于在所述控制器执行的计算机程序；其特征在于，所述控制器执所述计算机程序时实现如下步骤：

(1)获取本周期检测设备在当前时刻所发出的数据量；

获取当前时刻所在周期前设定数量周期内与当前时刻相对应时刻检测设备所发出的数据量，根据该数据量判断当前时刻的数据量是否异常；

(2)获取当前时刻所在周期前一周期内检测设备在各时刻所发出的数据，得到前一周期的数据变化模型；

将前一周期的数据变化模型作为本周期的数据变化模型，预测当前时刻检测设备所发出的数据；

判断预测出的当前时刻检测设备发出的与检测到的当前时刻检测设备所发出的数据的差值是否大于设定数据差，如果大于，则判断为当前时刻检测设备所发出的数据异常；

所述周期根据检测设备所检测目标的变化周期确定。

7.根据权利要求6所述的物联网异常数据识别系统，其特征在于，还包括如下步骤：获取本周期的天气信息，根据本周期的天气信息与上一周期的天气信息中对检测设备的影响程度对所述设定数据差进行修正。

8.根据权利要求6所述的物联网异常数据识别系统，其特征在于，所述步骤(1)中获取当前时刻所在周期前设定数量的周期内与当前时刻相对应时刻检测设备所发出的数据量后计算其平均值，判断该平均值与本周期检测设备在当前时刻所发出数据量的差值是否大于设定数据量；如果大于，则判断为当前时刻的数据量异常。