【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于物联网的智慧井盖数据分析方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、随着智慧城市建设的不断推进，智慧井盖作为城市基础设施的重要组成部分，其智能化管理变得越来越重要。智慧井盖通过内置的传感器实时监测井盖状态及周边环境参数，如水位、有害气体浓度、噪音水平等，为城市管理者提供了丰富的数据支持。然而，如何有效处理和分析这些海量监测数据，准确预测和预警下水道健康状态，仍然是当前智慧城市建设面临的一大挑战。现有技术中，对于智慧井盖监测数据的处理和分析多采用传统的数据挖掘和机器学习方法。这些方法在处理大规模、高维度的监测数据时，往往存在计算效率低、预测准确性不高的问题。特别是在处理序列数据时，传统方法难以捕捉到数据之间的时间依赖关系和潜在模式，导致预警效果不佳。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种基于物联网的智慧井盖数据分析方法、装置及存储介质。本专利技术的技术方案是这样实现的：
2、一方面，本专利技术提供一种基于物联网的智慧井盖数据分析方法，包括：获取智慧井盖组网中的各个智慧井盖对应的第一监测数据集合，基于所述第一监测数据集合，获取下水道健康状态集合中的各个下水道健康状态的过往智慧井盖序列关联的第二监测数据集合；基于所述第二监测数据集合构建第一网络调校模板，根据初始神经网络对所述第一网络调校模板进行数据推理，获得所述第一网络调校模板中的屏蔽部分对应的推理置信度；所述第一网络调校模板包含触发调校模板和未触发调校模板；基于所述初始神经网络，
3、另一方面，本专利技术提供一种计算机装置，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以上所述方法中的步骤。
4、又一方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以上任一项所述方法中的步骤。
5、本专利技术的有益效果包括：本专利技术通过获取智慧井盖组网中的各个智慧井盖对应的第一监测数据集合，将各个下水道健康状态的过往智慧井盖序列中涵盖的智慧井盖对应的第一监测数据集合进行组合，获得过往智慧井盖序列对应的第二监测数据集合；基于第二监测数据集合生成用于调校初始神经网络的第一网络调校模板和用于优化调校后的初始神经网络的第二网络调校模板。依据第一网络调校模板，基于数据推理和共性度量的并行方式对初始神经网络进行调校，获得调校后的初始神经网络。依据第二网络调校模板，基于共性度量的方式对调校后的初始神经网络进行优化，获得优化后的初始神经网络。基于以上优化后的初始神经网络可以为状态触发预警生成初始化的智慧井盖特征向量表示，结合初始神经网络的能力挖掘过往智慧井盖序列的特征，对智慧井盖特征向量表示的表征质量进行提升，进而提高触发预警的准确性。
6、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本专利技术的技术方案。
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1.一种基于物联网的智慧井盖数据分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取智慧井盖组网中的各个智慧井盖对应的第一监测数据集合，基于所述第一监测数据集合，获取下水道健康状态集合中的各个下水道健康状态的过往智慧井盖序列关联的第二监测数据集合，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二监测数据集合构建第一网络调校模板，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述第二监测数据集合中的候选监测数据集合进行数据屏蔽操作，获得基础调校模板，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据初始神经网络对所述第一网络调校模板进行数据推理，获得所述第一网络调校模板中的屏蔽部分对应的推理置信度，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始神经网络，对所述第一网络调校模板和所述第一网络调校模板对应的第一触发调校模板进行共性度量，获得第一模板共性度量结果，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一网络调校模板的
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一网络调校模板中的屏蔽部分为y个，y≥1；所述基于所述推理置信度、所述第一网络调校模板中的屏蔽部分，以及所述第一模板共性度量结果，对所述初始神经网络进行调校，获得调校后的初始神经网络，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.一种计算机装置，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至9任一项所述方法中的步骤。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9任一项所述方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的智慧井盖数据分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取智慧井盖组网中的各个智慧井盖对应的第一监测数据集合，基于所述第一监测数据集合，获取下水道健康状态集合中的各个下水道健康状态的过往智慧井盖序列关联的第二监测数据集合，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二监测数据集合构建第一网络调校模板，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述第二监测数据集合中的候选监测数据集合进行数据屏蔽操作，获得基础调校模板，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据初始神经网络对所述第一网络调校模板进行数据推理，获得所述第一网络调校模板中的屏蔽部分对应的推理置信度，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始神经网络，对所述第一网络调校模板和所述第一网络调校模板对应的第一触发调校模板进行共性度量，获得第一模板共性度量结果，...
【专利技术属性】
技术研发人员：方惠蓉，沈炎松，施玉娟，陈绿苗，
申请(专利权)人：漳州职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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