本發(fā)明專利技術(shù)提供了一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)，涉及智能樓宇技術(shù)領(lǐng)域，該基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法包括以下步驟：獲取智能樓宇產(chǎn)生的樓宇數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；基于樓宇數(shù)據(jù)的特性，通過重要度分析對預(yù)處理后的樓宇數(shù)據(jù)進(jìn)行分層處理，得到不同層級的數(shù)據(jù)合集；對于不同層級的數(shù)據(jù)合集，采用分層存儲的方法對樓宇數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲；定期對存儲的樓宇數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)評估，并基于動態(tài)評估結(jié)果對存儲的樓宇數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化管理。本發(fā)明專利技術(shù)通過動態(tài)評估和優(yōu)化管理存儲的樓宇數(shù)據(jù)，可以根據(jù)實際的數(shù)據(jù)訪問模式和需求，對數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化，提升數(shù)據(jù)的訪問效率和響應(yīng)速度，為智能樓宇的運(yùn)營和管理提供了更好的支持。
【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及智能樓宇，具體來說，特別涉及一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、智慧樓宇是運(yùn)用現(xiàn)代科技和信息技術(shù)，實現(xiàn)樓宇系統(tǒng)的智能化和自動化管理的先進(jìn)樓宇系統(tǒng)。它利用互聯(lián)網(wǎng)以及各種傳感設(shè)備，使樓宇內(nèi)部的各種設(shè)備和系統(tǒng)能夠相互交流和溝通，并能夠自動做出反應(yīng)和決策，從而在提高能源利用效率、安全性、服務(wù)質(zhì)量和管理效率方面發(fā)揮重要作用。智慧樓宇能夠提供智慧安防、智慧能源管理、智慧停車、智慧環(huán)保和智慧服務(wù)等多樣化的服務(wù)。
2、在智慧樓宇系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)的采集通常依賴于傳感器、監(jiān)控設(shè)備和智能控制設(shè)備等技術(shù)。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過邊緣計算或云計算進(jìn)行處理和分析，以實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)管理和操作決策。邊緣計算在處理速度和響應(yīng)時間上具有優(yōu)勢，能夠在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的地點進(jìn)行即時處理，減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫说男枰瑥亩岣咛幚硇屎徒档脱舆t。然而，智慧樓宇的數(shù)據(jù)規(guī)模通常非常龐大，數(shù)據(jù)的安全性和完整性成為不可忽視的問題。一旦數(shù)據(jù)意外損壞或丟失，不僅會對樓宇的日常管理造成嚴(yán)重影響，還可能導(dǎo)致整個樓宇管理系統(tǒng)的功能受限，進(jìn)而影響樓宇內(nèi)的安全和運(yùn)營效率。
3、為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，智慧樓宇系統(tǒng)設(shè)計中需要包括強(qiáng)大的數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)策略，以確保在任何情況下數(shù)據(jù)的安全和可恢復(fù)性，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方法往往采用靜態(tài)的數(shù)據(jù)處理策略，忽略了數(shù)據(jù)屬性隨時間變化的動態(tài)特性。這種方法無法準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)的實時狀態(tài)，如訪問頻率和數(shù)據(jù)增長趨勢的變化，從而影響數(shù)據(jù)管理的有效性和數(shù)據(jù)資源的優(yōu)化配置。
4、針對相關(guān)技術(shù)中的問題，目前尚未提出有效的解決方案。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、有鑒于此，本專利技術(shù)提供一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)，以解決上述提及的無法準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)的實時狀態(tài)，影響數(shù)據(jù)管理的有效性和數(shù)據(jù)資源的優(yōu)化配置的問題。
2、為了解決上述問題，本專利技術(shù)采用的具體技術(shù)方案如下：
3、根據(jù)本專利技術(shù)的一方面，提供了一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法，該基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法包括以下步驟：
4、s1、獲取智能樓宇產(chǎn)生的樓宇數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；
5、s2、基于樓宇數(shù)據(jù)的特性，通過重要度分析對預(yù)處理后的樓宇數(shù)據(jù)進(jìn)行分層處理，得到不同層級的數(shù)據(jù)合集；
6、s3、對于不同層級的數(shù)據(jù)合集，采用分層存儲的方法對樓宇數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲；
7、s4、定期對存儲的樓宇數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)評估，并基于動態(tài)評估結(jié)果對存儲的樓宇數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化管理。
8、優(yōu)選的，基于樓宇數(shù)據(jù)的特性，通過重要度分析對預(yù)處理后的樓宇數(shù)據(jù)進(jìn)行分層處理，得到不同層級的數(shù)據(jù)合集包括以下步驟：
9、s21、基于樓宇數(shù)據(jù)的特性，識別樓宇數(shù)據(jù)的類型并構(gòu)建樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型；
10、s22、通過重疊盒覆蓋算法對樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型中的節(jié)點進(jìn)行重要度評估；
11、s23、根據(jù)每個節(jié)點的重要度評估結(jié)果對每個節(jié)點進(jìn)行排序，并根據(jù)排序結(jié)構(gòu)將樓宇數(shù)據(jù)劃分為不同的層級，得到不同層級的數(shù)據(jù)合集。
12、優(yōu)選的，基于樓宇數(shù)據(jù)的特性，識別樓宇數(shù)據(jù)的類型并構(gòu)建樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型包括以下步驟：
13、s211、分析樓宇數(shù)據(jù)的來源，確定樓宇數(shù)據(jù)的類型并建立每種類型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集；
14、s212、根據(jù)樓宇數(shù)據(jù)的類型，通過關(guān)聯(lián)性分析法分析每種類型數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)；
15、s213、在樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型，將每種類型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集作為節(jié)點；
16、s214、根據(jù)數(shù)據(jù)類型之間的關(guān)聯(lián)，在樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型中連接相應(yīng)的節(jié)點，形成邊，并結(jié)合節(jié)點和邊建立樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型。
17、優(yōu)選的，通過重疊盒覆蓋算法對樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型中的節(jié)點進(jìn)行重要度評估包括以下步驟：
18、s221、通過對樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型中的節(jié)點進(jìn)行依賴性分析，確定每個節(jié)點的排除質(zhì)量；
19、s222、利用中心性理論分析法對樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型中計算每個節(jié)點的中心度，并基于節(jié)點的排除質(zhì)量和中心度，利用重疊盒覆蓋算法對樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行節(jié)點劃分；
20、s223、確定每個節(jié)點的重疊次數(shù)，并通過重疊次數(shù)對樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型中的節(jié)點進(jìn)行重要度評估。
21、優(yōu)選的，通過對樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型中的節(jié)點進(jìn)行依賴性分析，確定每個節(jié)點的排除質(zhì)量包括以下步驟：
22、s2211、根據(jù)樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型中節(jié)點間的連接關(guān)系，計算任意兩個節(jié)點之間的連通因子；
23、s2212、將連通因子作為權(quán)重，并根據(jù)節(jié)點間的鄰接關(guān)系建立加權(quán)鄰接矩陣；
24、s2213、對于每個節(jié)點，基于加權(quán)鄰接矩陣，計算從該節(jié)點出發(fā)到達(dá)其他節(jié)點的所有路徑上權(quán)重之和，得到每個節(jié)點對其他節(jié)點的依賴度；
25、s2214、將每個節(jié)點對其他節(jié)點的依賴度作為每個節(jié)點的排除質(zhì)量。
26、優(yōu)選的，利用中心性理論分析法對樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型中計算每個節(jié)點的中心度，并基于節(jié)點的排除質(zhì)量和中心度，利用重疊盒覆蓋算法對樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行節(jié)點劃分包括以下步驟：
27、s2221、對于樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型中的每一對節(jié)點，計算他們之間的最短距離；
28、s2222、根據(jù)每對節(jié)點之間的最短距離和每個節(jié)點的排除質(zhì)量，通過節(jié)點影響值計算公式計算每個節(jié)點的節(jié)點影響值；
29、s2223、對于每個節(jié)點，選擇節(jié)點影響值最小的節(jié)點作為中心節(jié)點；
30、s2224、以選取的中心節(jié)點為起點，將與其距離小于或等于預(yù)設(shè)半徑的所有節(jié)點劃分到同一盒子中；
31、s2225、將已劃分到盒子中的節(jié)點標(biāo)記為已覆蓋狀態(tài)，并從未覆蓋的節(jié)點中重新選擇排除質(zhì)量與中心度比值最小的節(jié)點作為下一個盒子的中心節(jié)點，重復(fù)步驟s2224，直到所有節(jié)點都被劃分到至少一個盒子中。
32、優(yōu)選的，節(jié)點影響值計算公式為：
33、；
34、式中，
f
i表示節(jié)點
i的節(jié)點影響值；
35、
m
i表示節(jié)點
i的排除質(zhì)量值；
36、
d
ij表示節(jié)點
i到節(jié)點
j之間的最短距離。
37、優(yōu)選的，定期對存儲的樓宇數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)評估，并基于動態(tài)評估結(jié)果對存儲的樓宇數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化管理包括以下步驟：
38、s41、定期收集樓宇數(shù)據(jù)在存儲后的動態(tài)參數(shù)，動態(tài)參數(shù)包括訪問頻率及數(shù)據(jù)增長趨勢；
39、s42、根據(jù)收集的動態(tài)參數(shù)計算動態(tài)參數(shù)的評價指標(biāo)；
40、s43、根據(jù)得到的評價指標(biāo)，利用熵權(quán)法建立動態(tài)評價矩陣；
41、s44、根據(jù)建立的動態(tài)評價矩陣，通過計算相對貼近度對存儲的樓本文檔來自技高網(wǎng)
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【技術(shù)保護(hù)點】
1.一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，該基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，所述基于樓宇數(shù)據(jù)的特性，通過重要度分析對預(yù)處理后的樓宇數(shù)據(jù)進(jìn)行分層處理，得到不同層級的數(shù)據(jù)合集包括以下步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，所述基于樓宇數(shù)據(jù)的特性，識別樓宇數(shù)據(jù)的類型并構(gòu)建樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型包括以下步驟：
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，所述通過重疊盒覆蓋算法對樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型中的節(jié)點進(jìn)行重要度評估包括以下步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，所述通過對樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型中的節(jié)點進(jìn)行依賴性分析，確定每個節(jié)點的排除質(zhì)量包括以下步驟：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，所述利用中心性理論分析法對樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型中計算每個節(jié)點的中心度，并基于節(jié)點的排除質(zhì)量和中心度，利用重疊盒覆蓋算法對樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行節(jié)點劃分包括以下步驟：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，所述節(jié)點影響值計算公式為：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，所述定期對存儲的樓宇數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)評估，并基于動態(tài)評估結(jié)果對存儲的樓宇數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化管理包括以下步驟：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，所述根據(jù)得到的評價指標(biāo)，利用熵權(quán)法建立動態(tài)評價矩陣包括以下步驟：
10.一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，用于實現(xiàn)權(quán)利要求1-9中任一項所述的基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，該基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)獲取模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊及數(shù)據(jù)優(yōu)化模塊，且所述數(shù)據(jù)獲取模塊、所述數(shù)據(jù)處理模塊、所述數(shù)據(jù)存儲模塊及所述數(shù)據(jù)優(yōu)化模塊之間依次連接；
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【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，該基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，所述基于樓宇數(shù)據(jù)的特性，通過重要度分析對預(yù)處理后的樓宇數(shù)據(jù)進(jìn)行分層處理，得到不同層級的數(shù)據(jù)合集包括以下步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，所述基于樓宇數(shù)據(jù)的特性，識別樓宇數(shù)據(jù)的類型并構(gòu)建樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型包括以下步驟：
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，所述通過重疊盒覆蓋算法對樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型中的節(jié)點進(jìn)行重要度評估包括以下步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，所述通過對樓宇數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型中的節(jié)點進(jìn)行依賴性分析，確定每個節(jié)點的排除質(zhì)量包括以下步驟：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于數(shù)據(jù)合集的智能樓宇數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，所述利用中心性理論分...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：顧健偉，葛陽陽，
申請(專利權(quán))人：江蘇達(dá)海智能系統(tǒng)股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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