一种基于智能喷雾降尘的数据管理方法

专利主权项内容

1.一种基于智能喷雾降尘的数据管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：使用传感器实时采集工业生产过程中的灰尘浓度数据，得到当前时刻对应的历史数据序列；根据历史数据序列中相邻数据的差异，得到差值序列，并将差值序列划分为若干个数据类；将历史数据序列划分成若干个数据序列段，根据每一种数据类中的数据对应在历史数据序列中的数据分布，得到每一种数据类的周期分布特征；根据每一种数据类的周期分布特征和数据数量以及序数值，确定每一种数据类的时间分布特征；根据所有数据类的时间分布特征和数据数量以及历史数据序列划分的数据序列段的数量，确定当前时刻对应的历史数据的可参考性；获取参考数据序列，根据参考数据序列中相邻数据的差异，得到参考差值序列；根据差值序列中数据之间的差异，确定差值序列中每一个数据的趋势异常性和出现概率；根据差值序列中每一个数据的趋势异常性和出现概率以及参考差值序列中的数据值，确定差值序列中每一个数据的噪声影响程度；根据差值序列中所有数据的噪声影响程度和序数值以及当前时刻对应的历史数据的可参考性，确定当前时刻对应的遗忘因子调整系数；根据当前时刻对应的遗忘因子调整系数，确定当前时刻对应的遗忘因子；根据当前时刻对应的遗忘因子，使用递归最小二乘算法进行去噪处理，得到当前时刻上去噪后的数据；根据实时采集的所有时刻上去噪后的数据，构成去噪后的灰尘浓度时序数据序列；将去噪后的灰尘浓度时序数据序列存储到数据库中；所述根据差值序列中所有数据的噪声影响程度和序数值以及当前时刻对应的历史数据的可参考性，确定当前时刻对应的遗忘因子调整系数对应的具体计算公式为：其中Q为当前时刻对应的遗忘因子调整系数，C为当前时刻对应的历史数据的可参考性，为差值序列/>中第j个数据的序数值，/>为差值序列/>中第j个数据的噪声影响程度，为差值序列/>中所有数据的噪声影响程度之和，n-1为差值序列/>中的数据数量，/>为以自然常数为底的指数函数。 来自：