【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物联网，尤其涉及一种物联网设备、调控方法及系统。
技术介绍
1、在物联网(iot)领域，设备的智能化和网络化正日益成为重要趋势，传统的物联网设备主要依赖于简单的传感器数据收集和预设的操作逻辑，这些设备虽然能够在一定程度上自动化地响应环境变化，但通常缺乏高级的数据处理能力、环境模式识别和预测，以及用户行为学习的功能，因此，它们在动态和复杂的环境中的适应性和效率有限。
2、随着物联网技术的发展，用户对智能设备的期望越来越高，不仅要求设备能够自动响应环境变化，还期望设备能够理解和预测这些变化，并根据用户的具体需求和偏好做出适应，此外，随着设备数量的增加，单个设备的智能化不足以满足复杂环境下的调控需求，需要设备间的协同和数据共享来实现更高效的环境管理，然而，现有技术中的物联网设备通常缺乏有效的机制来实现这些高级功能，尤其是在环境模式的深度学习分析、用户行为的智能学习以及多设备间的协同调控方面。
3、因此，亟需一种新的物联网设备调控系统，能够不仅处理和响应实时环境数据，还能通过高级数据分析技术理解和预测环境变化。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种物联网设备、调控方法及系统。
2、一种物联网设备调控方法，包括以下步骤：
3、s1：通过设备内置的多个传感器，连续收集环境数据；
4、s2：利用深度学习的算法对收集到的环境数据进行分析，识别出特定的环境模式；
5、s3：根据识别的环境模式，自动调
6、s4：利用环境模式预测算法，根据历史数据预测未来环境变化，并根据预测结果提前调整设备参数以优化性能；
7、s5：记录和分析用户对设备操作的历史数据，并根据该历史数据调整s3和s4中的参数调整策略；
8、s6：通过无线网络与其他物联网设备协同工作，共享数据和调整策略，以优化整体环境的调控效果。
9、进一步的，所述s1具体包括：
10、s11：部署热电偶型温度传感器以连续测量环境温度，该温度传感器具备-20℃至85℃的测量范围，能够每秒钟更新一次温度读数；
11、s12：安装电容式湿度传感器以实时监测环境的相对湿度，该湿度传感器覆盖0％至100％的相对湿度测量范围，具有每秒钟提供一次湿度读数的能力；
12、s13：使用光敏二极管光照传感器来测定环境中的光照强度，能够检测从微光到强烈阳光的光照级别，每秒更新光照数据；
13、s14：配置电容式麦克风作为声音传感器，用于捕捉环境中的声音频率，该传感器能够探测从20hz到20khz的声音频率范围，并实时更新声音数据；
14、s15：将上述s11-s14所有传感器与中央处理单元连接，由中央处理单元统一收集和处理各传感器提供的数据。
15、进一步的，所述s2具体包括：
16、s21：利用cnn对收集到的环境数据进行初步特征提取，该cnn公式为：
17、f(x)＝w*x+b，其中，x为输入的环境数据包括温度、湿度、光照强度和声音频率，w为卷积核的权重，用于提取输入数据中的关键特征，b为偏置项，用于调整输出的激活水平，f(x)为特征提取后的输出；
18、s22：应用lstm对时间序列数据进行处理，以识别随时间变化的环境模式，具体处理公式为：和ht＝ot*tanh(ct)，其中，ct为时间步t的单元状态，表示当前环境状态，ht为输出，用于下一阶段的环境模式识别，ft、it、ot分别为遗忘门、输入门和输出门的激活函数，用于控制信息流，为新候选值，基于当前输入和先前状态生成；
19、s23：将cnn和lstm的输出融合，并使用全连接层对融合的特征进行分类，以识别具体的环境模式，具体分类公式为：y＝w*x+b，其中，x为融合的特征，w和b为全连接层的权重和偏置项，y为输出类别，代表具体的环境模式；
20、s24：识别的环境模式包括高温模式、高湿模式、强光模式以及高噪声模式；其中，当温度传感器连续监测到的温度超过阈值30℃时即为高温模式，当湿度传感器连续监测到的相对湿度超过阈值80％时即为高湿模式，当光照传感器监测到的光照强度超过阈值1000流明时即为强光模式，当声音传感器检测到的声音频率超过85分贝时即为高噪声模式。
21、进一步的，所述s3中调整设备运行参数具体包括：
22、s31：当环境被识别为高温模式时，将自动降低设备的运行功率，以减少热量产生，具体操作包括降低处理器的时钟频率和减少功耗密集型任务的执行；
23、s32：在环境被识别为高湿模式时，启动设备的防潮功能包括激活除湿模块和调整通风系统以减少内部湿气聚集；
24、s33：针对强光模式，调整设备的显示设置，具体将增加屏幕亮度或调整对比度；
25、s34：在高噪声模式下，自动增强设备的音频输出包括调整音量增益和激活噪声消除特性；
26、s35：根据不同的环境模式自动调整其运行参数，具体调整算法公式为：pnew＝pcurrent*(1+α*(etarget-ecurrent))，其中，
27、pnew为新的设备运行参数，pcurrent为当前的设备运行参数，α为调整系数，etarget为目标环境状态，ecurrent为当前环境状态。
28、进一步的，所述s4具体包括：
29、s41：持续收集和存储设备传感器监测到的环境数据，存储的数据包括时间戳；
30、s42：应用基于自回归集成移动平均模型的时间序列预测算法，对存储的历史数据进行分析，预测未来的环境变化，所述自回归集成移动平均模型使用的公式为：
31、其中，yt是时间t的预测值，yt-1,…,yt-p是过去的实际值，∈t是误差项，和θ是模型参数；
32、s43：根据自回归集成移动平均模型的预测结果，提前调整设备参数以适应预测的环境变化，所述调整包括改变设备的能耗模式、运行频率。
33、进一步的，所述s5具体包括：
34、s51：设备内置的记录模块，用于持续跟踪和存储用户对设备的所有操作，该操作包括设备设置的更改、开关机时间以及用户对环境反馈的调整，该记录的数据包括操作类型、操作时间和操作前后的设备状态；
35、s52：应用决策树分类器来分析用户操作的历史数据并识别操作模式，所述决策树分类器基于以下公式构建分类规则：purity(node)＝1-∑(pi)2，其中，purity(node)表示决策树中节点的纯度，用于评估该节点在分类中的效果，pi是该节点中属于第i类的样本所占的比例，该分类器根据用户操作数据中的特征构建决策树，所述决策树的每个节点代表一个决策规则，用于根据历史数据中的模式划分不同的用户操作类型；
36、s53：基于s52中的分析结果，自动调整s3和s4步骤中的参数调整策略，具体调整包括优化设备的能耗模式、调整本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种物联网设备调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种物联网设备调控方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种物联网设备调控方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种物联网设备调控方法，其特征在于，所述S3中调整设备运行参数具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种物联网设备调控方法，其特征在于，所述S4具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种物联网设备调控方法，其特征在于，所述S5具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种物联网设备调控方法，其特征在于，所述S6具体包括：
8.一种物联网设备，用于执行权利要求1-7中任一项所述的一种物联网设备调控方法，其特征在于，包括存储器、处理器、通信接口以及用户界面；其中，
9.一种物联网设备调控系统，用于实现权利要求1-7中任一项所述的一种物联网设备调控方法，其特征在于，包括以下模块：
【技术特征摘要】
1.一种物联网设备调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种物联网设备调控方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种物联网设备调控方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种物联网设备调控方法，其特征在于，所述s3中调整设备运行参数具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种物联网设备调控方法，其特征在于，所述s4具体包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢韬亮，
申请(专利权)人：江苏楠睿科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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