[发明专利]基于神经网络的物联网终端能耗配置推荐方法及系统

权利要求书

1.一种基于神经网络的物联网终端能耗配置推荐方法，其特征在于，所述基于神经网络的物联网终端能耗配置推荐方法包括，

步骤S1，将物联网系统中终端设备满载时能耗量为E_i，其中，物联网系统中共有N个终端设备，N为大于1的正整数，整个物联网系统的总能耗为

其中，E_p为物联网系统的控制模块能耗量；

步骤S2，在T时间段整个物联网系统的总能耗目标函数设置为f(E)，其中，f(E)≤E₀；将终端设备实际工作时能耗量E_it和控制模块实际工作时能耗量E_pt、实时环境参数R_pt输入训练好的神经网络模型，其中，神经网络模型由训练数据集训练得到，训练数据集包括终端设备实际工作时能耗量历史数据集、环境数据集和标签数据集；

步骤S3，神经网络计算在T时间段整个物联网系统的总能耗目标函数设置为f(E)，并同时由神经网络模型输出优化后的各终端设备能耗量推荐值E_i1；

步骤S4，根据各终端设备能耗量推荐值E_i1输入物联网控制模块，由物联网控制模块调节各终端设备工作参数。

2.根据权利要求1所述的基于神经网络的物联网终端能耗配置推荐方法，其特征在于，神经网络模型由终端设备实际工作时能耗量历史数据集、环境数据集作为输入，由标签数据集对神经网络模型的输出结果进行评分。

3.根据权利要求1所述的基于神经网络的物联网终端能耗配置推荐方法，其特征在于，环境参数R_pt至少包括时间段、工况数据。

4.根据权利要求1所述的基于神经网络的物联网终端能耗配置推荐方法，其特征在于，标签数据集包括正向和反向评价数据。

5.根据权利要求1所述的基于神经网络的物联网终端能耗配置推荐方法，其特征在于，所述神经网络模型包括隐含层。

6.根据权利要求1-5任意一项所述的基于神经网络的物联网终端能耗配置推荐方法，其特征在于，根据各终端设备能耗量推荐值E_i1输入物联网控制模块，物联网控制模块发送降低采样频率控制指令至各终端设备，各终端设备执行控制指令。

7.一种用于实施权利要求1-6任意一项所述的基于神经网络的物联网终端能耗配置推荐方法的系统，其特征在于，所述系统包括，

总能耗单元，用于将物联网系统中终端设备满载时能耗量为E_i，其中，物联网系统中共有N个终端设备，N为大于1的正整数，整个物联网系统的总能耗为

其中，E_p为物联网系统的控制模块能耗量；

神经网络单元，用于在T时间段整个物联网系统的总能耗目标函数设置为f(E)，其中，f(E)≤E₀；将终端设备实际工作时能耗量E_it和控制模块实际工作时能耗量E_pt、实时环境参数R_pt输入训练好的神经网络模型，其中，神经网络模型由训练数据集训练得到，训练数据集包括终端设备实际工作时能耗量历史数据集、环境数据集和标签数据集；

输出单元，用于神经网络计算在T时间段整个物联网系统的总能耗目标函数设置为f(E)，并同时由神经网络模型输出优化后的各终端设备能耗量推荐值E_i1；

优化单元，根据各终端设备能耗量推荐值E_i1输入物联网控制模块，由物联网控制模块调节各终端设备工作参数。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述总能耗单元包括并联N个独立工作的终端设备能耗计算模块。

9.根据权利要求7-8任意一项所述的系统，其特征在于，N个所述终端设备分别与控制模块电连接。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1-6任意一项所述的方法。