一种基于物联网的智慧城市环境管理系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于物联网的智慧城市环境管理系统，包括环境监测终端、云平台智慧中心、云平台数据中心和环境调控终端。本发明对环境数据中超过最佳环境阈值范围的若干数据种类进行主成分分析，并选择出对环境影响最大的多个数据种类进行优先依序处理，在将环境数据调控到最佳阈值范围的同时避免了数据种类之间的相互冲突，对若干数据种类进行主成分分析，对影响环境的若干因素进行同时处理分析，有效的提高了环境的调控效率。

说明书

技术领域

本发明涉及智慧城市技术领域，具体涉及一种基于物联网的智慧城市环境管理系统及方法。

背景技术

智慧城市通过物联网基础设施、云计算基础设施、地理空间基础设施等新一代信息技术以及维基、社交网络、网动全媒体融合通信终端等工具和方法的应用，实现全面透彻的感知、宽带泛在的互联、智能融合的应用以及以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的可持续创新。伴随网络帝国的崛起、移动技术的融合发展以及创新的民主化进程，知识社会环境下的智慧城市是继数字城市之后信息化城市发展的高级形态。

专利CN105183050B公开了一种基于物联网的智慧城市环境管理方法及系统，该方法包括：获得一登陆位置信息；基于登陆位置信息，获得与登陆位置信息对应的环境适宜信息；获得第一环境信息；判断第一环境信息和环境适宜信息是否匹配，生成第一判断结果；当第一判断结果表明第一环境信息和环境适宜信息匹配时，显示第一环境信息；当第一判断结果表明第一环境信息和环境适宜信息不匹配时，进行环境调节操作。通过该方法，能够根据周围环境进行适应性控制操作，大幅提高智慧城市环境管理水平。

虽然专利CN105183050B能够根据周围环境进行适应性控制操作，大幅提高智慧城市环境管理水平，但也存在一定的缺陷，在环境信息中包含的所有因素之间往往存在互相冲突，以温湿度均超过环境适宜信息，需要对环境进行加湿升温调控为例，调节环境湿度时需要通过加湿装置向环境中喷撒加湿水汽，但是加湿水汽蒸发会进一步加剧环境温度降低，而升高环境温度时需要对环境进行加热处理，但是加热处理会进一步加剧环境湿度降低，则温度和湿度调节过程相互冲突，若简单粗暴仅考虑单一因素进行处理，会大大降低对环境的调控效率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于物联网的智慧城市环境管理系统，以解决现有技术中在调控环境影响因素时仅考虑单一因素进行处理，导致环境的调控效率降低的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明具体提供下述技术方案：

一种基于物联网的智慧城市环境管理系统，包括环境监测终端、云平台智慧中心、云平台数据中心和环境调控终端；

环境监测终端，用于实时监测环境数据，并将环境数据实时上传至云平台智慧中心和云平台数据中心；

云平台智慧中心，用于实时接收环境监测终端上传的环境数据，对环境数据进行实时判断，若环境数据超出最佳环境阈值范围，调取云平台数据中心中存储的对应调控环境数据的处理方案，并依据处理方案向环境调控终端发送启动操作的调控指令，若环境调控终端调控环境数据过程中，云平台智慧中心接收的环境监测终端上传的环境数据恢复到最佳阈值范围内，向环境调控终端发送终止操作的调控指令；

云平台数据中心，用于存储调控各类超出最佳阈值范围的环境数据的处理方案和各时间段的环境数据，并向外提供存储和读取的功能；

环境调控终端，用于接收云平台智慧中心发送的调控指令，并依据调控指令对环境数据进行调控操作。

作为本发明的一种优选方案，所述云平台智慧中心对环境数据进行实时判断的具体步骤：

A1、将实时的环境数据与最佳环境阈值范围相比较，记录实时的环境数据中超过最佳环境阈值范围的数据种类，并从云平台数据中心获取T时间段内的数据种类的历史数据集合；

A2、对历史数据集合中的数据进行预处理，并将预处理后的历史数据集合分解成向量形式；

A3、对向量形式的历史数据集合进行主成分分析，在数据种类中选取前p个数据种类作为影响环境数据的主成分种类；

A4、将前p个主成分种类对应实时的环境数据作为需要优先调控的环境数据，并依据优先调控的环境数据从云平台数据中心中调取对应的处理方案。

作为本发明的一种优选方案，所述A1中，所述T时间段是指超过最佳环境阈值范围的实时的环境数据之前T时间段内存储在云平台数据中心的历史数据集合。

作为本发明的一种优选方案，所述A2中，对历史数据集合中的数据进行预处理并分解成向量形式的具体步骤为：

A201、对历史数据集合中的数据进行数据清洗，所述数据清洗包括重复项处理、缺失项处理和异常项处理；

A202、对数据清洗后的历史数据集合中的数据进行数值归一化处理；

A203、将数值归一化处理后的历史数据集合，按照时序分解成向量形式，历史数据集合标记为{T

作为本发明的一种优选方案，所述A3中，对向量形式的历史数据集合进行主成分分析的具体步骤：

A301、依次对向量形式的历史数据集合{[X1,Y1,Z1]；[X2,Y2,Z2]；[X3,Y3,Z3]；…；[Xn,Yn,Zn]}的每一列减去该列均值进行去中心化处理；

A302、对去中心化处理后的向量形式的历史数据集合{[X1,Y1,Z1]；[X2,Y2,Z2]；[X3,Y3,Z3]；…；[Xn,Yn,Zn]}进行协方差矩阵计算，获得历史数据集合的数据种类特征协方差矩阵标记为K[i*i]；

A303、通过SVD对数据种类特征协方差矩阵K[i*i]进行特征值与特征向量计算，分别获得i个特征值与特征向量；

A304、对i个特征值进行从大到小排序，选择最大的p个特征值所对应的p个特征向量对应的数据种类作为主成分种类。

作为本发明的一种优选方案，所述云平台智慧中心依次按照主成分种类的排序从云平台数据中调取针对调控主成分种类对应的环境数据的处理方案生成调控指令发送至环境调控终端。

作为本发明的一种优选方案，所述环境监测终端包含各类对环境数据进行采集的传感器，所述环境调控终端包含有各类调节环境数据的终端设备，所述云平台智慧中心和云平台数据中心建立在由若干服务器和计算主机构建而成的分布式数据处理系统中进行运算处理和数据存储，所述环境监测终端、云平台智慧中心、云平台数据中心和环境调控终端通过网络通信进行数据交换和业务交互。

作为本发明的一种优选方案，本发明提供了一种根据所述基于物联网的智慧城市环境管理系统的方法，包括以下步骤：

S1、环境监测终端实时监测环境数据，并将环境数据实时上传至云平台智慧中心和云平台数据中心，转到步骤S2和S4；

S2、云平台智慧中心实时接收环境监测终端上传的环境数据，对环境数据进行实时判断；

S201、当环境数据位于最佳环境阈值范围内，云平台智慧中心向环境调控终端发送终止操作的调控指令；

S202、当环境数据超出最佳环境阈值范围，云平台智慧中心调取云平台数据中心中存储的对应调控环境数据的处理方案，并依据处理方案向环境调控终端发送启动操作的调控指令；

S3、转到步骤S5；

S4、云平台数据中心实时存储来自环境监测终端上传的环境数据；

S5、环境调控终端接收云平台智慧中心发送的调控指令，并依据调控指令对环境数据进行调控操作，转到步骤S1。

本发明与现有技术相比较具有如下有益效果：

本发明对环境数据中超过最佳环境阈值范围的若干数据种类进行主成分分析，并选择出对环境影响最大的多个数据种类进行优先依序处理，在将环境数据调控到最佳阈值范围的同时避免了数据种类之间的相互冲突，对若干数据种类进行主成分分析，对影响环境的若干因素进行同时处理分析，有效的提高了环境的调控效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。

图1为本发明实施例提供的智慧城市环境管理系统结构框图；

图2为本发明实施例提供的智慧城市环境管理系统的方法流程图。

图中的标号分别表示如下：

1-环境监测终端；2-云平台智慧中心；3-云平台数据中心；4-环境调控终端。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明提供了一种基于物联网的智慧城市环境管理系统，包括环境监测终端1、云平台智慧中心2、云平台数据中心3和环境调控终端4；

环境监测终端1，用于实时监测环境数据，并将环境数据实时上传至云平台智慧中心2和云平台数据中心3；

云平台智慧中心2，用于实时接收环境监测终端1上传的环境数据，对环境数据进行实时判断，若环境数据超出最佳环境阈值范围，调取云平台数据中心3中存储的对应调控环境数据的处理方案，并依据处理方案向环境调控终端4发送启动操作的调控指令，若环境调控终端4调控环境数据过程中，云平台智慧中心2接收的环境监测终端1上传的环境数据恢复到最佳阈值范围内，向环境调控终端4发送终止操作的调控指令；

云平台数据中心3，用于存储调控各类超出最佳阈值范围的环境数据的处理方案和各时间段的环境数据，并向外提供存储和读取的功能；

环境调控终端4，用于接收云平台智慧中心2发送的调控指令，并依据调控指令对环境数据进行调控操作。

其中，环境数据的数据种类包括但不限于温度、湿度和污染物，环境数据是环境监测终端1监测到的温度、湿度和污染物的具体数值。

云平台智慧中心2对环境数据进行实时判断的具体步骤：

A1、将实时的环境数据与最佳环境阈值范围相比较，记录实时的环境数据中超过最佳环境阈值范围的数据种类，并从云平台数据中心3获取T时间段内的数据种类的历史数据集合；

A2、对历史数据集合中的数据进行预处理，并将预处理后的历史数据集合分解成向量形式；

A3、对向量形式的历史数据集合进行主成分分析，在数据种类中选取前p个数据种类作为影响环境数据的主成分种类；

A4、将前p个主成分种类对应实时的环境数据作为需要优先调控的环境数据，并依据优先调控的环境数据从云平台数据中心3中调取对应的处理方案。

A1中，T时间段是指超过最佳环境阈值范围的实时的环境数据之前T时间段内存储在云平台数据中心3的历史数据集合。

T时间段在实际使用中可自行设定，由T时间段内的历史数据集合中的环境数据具有时序特性，以此可以通过主成分分析出造成环境数据超过最佳环境阈值范围的主要影响因素即主成分种类，并对主成分种类进行影响程度排序，并将影响程度越大的数据种类进行优先处理。

A2中，对历史数据集合中的数据进行预处理并分解成向量形式的具体步骤为：

A201、对历史数据集合中的数据进行数据清洗，数据清洗包括重复项处理、缺失项处理和异常项处理；

重复项处理：遍历历史数据集合，将历史数据集合中所有时刻重复的项进行删除到一个数据种类在一个时刻仅对应一个数据，确保所有数据的时刻均具有唯一性；

缺失项处理：将历史数据集合中具有缺失项的数据种类全部单独提取出来，对缺失项对应的时刻上的所有数据种类的数据进行删除；

异常项处理：将历史数据集合中具有异常项的数据种类全部单独提取出来，对具有异常项的数据种类进行删除。

A202、对数据清洗后的历史数据集合中的数据进行数值归一化处理；

各种数据种类对应的环境数据并不一致，数据种类的环境数据的范围为从几十到几万不等，直接用原始数据进行后续的主成分分析，会导致结果出现差错，因此需要进行归一化处理。

将原始相差较大的环境数据映射到[0,1]范围内，假设数据种类为X，T时间段内该数据种类中的环境数据最大值为Xmax，最小值为Xmin，则映射后的数据种类标记为X1＝(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)。

A203、将数值归一化处理后的历史数据集合，按照时序分解成向量形式，历史数据集合标记为{T

X，Y，Z对应于温度、湿度和污染物，在数据种类温度、湿度和污染物添加或删减时同步添加或删减，以同一时刻的温度、湿度和污染物的数据值为一个向量。

A3中，对向量形式的历史数据集合进行主成分分析的具体步骤：

A301、依次对向量形式的历史数据集合{[X1,Y1,Z1]；[X2,Y2,Z2]；[X3,Y3,Z3]；…；[Xn,Yn,Zn]}的每一列减去该列均值进行去中心化处理；

A302、对去中心化处理后的向量形式的历史数据集合{[X1,Y1,Z1]；[X2,Y2,Z2]；[X3,Y3,Z3]；…；[Xn,Yn,Zn]}进行协方差矩阵计算，获得历史数据集合的数据种类特征协方差矩阵标记为K[i*i]，其中i与向量形式的历史数据集合中的向量列数相同；

A303、通过SVD对数据种类特征协方差矩阵K[i*i]进行特征值与特征向量计算，分别获得i个特征值与特征向量；

A304、对i个特征值进行从大到小排序，选择最大的p个特征值所对应的p个特征向量对应的数据种类作为主成分种类。

其中，p小于等于i值，p值的选取可根据计算硬件进行取舍，若分布式处理系统中的服务器和计算主机的性能好则可以选择较大的p值，反之可以选择较小的p值；

p个主成分种类已经足以包含影响环境的主要因素，因此优先调控p个主成分种类对应的环境数据会造成连锁反应导致其他数据种类的环境数据同步变化，以恢复到最佳环境阈值范围中，避免对每个数据种类对应的环境数据进行调控，有效的减少了调控时间以及避免了各数据种类调控之间的相互冲突。

云平台智慧中心2依次按照主成分种类的排序从云平台数据中调取针对调控主成分种类对应的环境数据的处理方案生成调控指令发送至环境调控终端4。

主成分种类排序越前数据种类则对环境影响程度越大，则越优先处理，环境调控终端4依序调控环境数据的过程中同时环境监测终端1对环境数据进行实时采集，在调控到主成分种类中某一项时，环境数据恢复到最佳环境阈值范围内时，将停止对主成分种类中该项后续的数据种类进行调控，进一步节省了调控时间，提高了调控效率。

环境监测终端1包含各类对环境数据进行采集的传感器，其中传感器包括但不限于温度传感器、湿度传感器和污染物传感器，传感器对应采集的环境数据的数据种类为温度、湿度和污染物，环境调控终端4包含有各类调节环境数据的终端设备，终端设备与数据种类一一对应，包括温度调节设备、湿度调节设备和污染物调节设备，在实际使用中可以根据环境调节需要添加或删减调控的数据种类，相应的传感器和终端设备同步进行添加或删减。

云平台智慧中心2和云平台数据中心3建立在由若干服务器和计算主机构建而成的分布式数据处理系统中进行运算处理和数据存储，环境监测终端1、云平台智慧中心2、云平台数据中心3和环境调控终端4通过网络通信进行数据交换和业务交互。

如图2所示，基于上述物联网的智慧城市环境管理系统的结构，本发明提供了一种方法，包括以下步骤：

S1、环境监测终端实时监测环境数据，并将环境数据实时上传至云平台智慧中心和云平台数据中心，转到步骤S2和S4；

S2、云平台智慧中心实时接收环境监测终端上传的环境数据，对环境数据进行实时判断；

S201、当环境数据位于最佳环境阈值范围内，云平台智慧中心向环境调控终端发送终止操作的调控指令；

S202、当环境数据超出最佳环境阈值范围，云平台智慧中心调取云平台数据中心中存储的对应调控环境数据的处理方案，并依据处理方案向环境调控终端发送启动操作的调控指令；

S3、转到步骤S5；

S4、云平台数据中心实时存储来自环境监测终端上传的环境数据；

S5、环境调控终端接收云平台智慧中心发送的调控指令，并依据调控指令对环境数据进行调控操作，转到步骤S1。

本发明对环境数据中超过最佳环境阈值范围的若干数据种类进行主成分分析，并选择出对环境影响最大的多个数据种类进行优先依序处理，在将环境数据调控到最佳阈值范围的同时避免了数据种类之间的相互冲突，对若干数据种类进行主成分分析，对影响环境的若干因素进行同时处理分析，有效的提高了环境的调控效率。

以上实施例仅为本申请的示例性实施例，不用于限制本申请，本申请的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本申请的实质和保护范围内，对本申请做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本申请的保护范围内。