[发明专利]一种基于物联网家居突发情况的预警系统

权利要求书

1.一种基于物联网家居突发情况的预警系统，其特征在于：包括方案匹配库、机器学习更新库和历史数据存储库，并将预警系统连入云平台，从而根据不同的信号源和场景类别，生成具有预判学习功能的不同单元的系统预警标准，还包括对不同场景预设的安全阈值a_x，当云平台将接收的监测环境信号大于a_x时，生成危险预警模型，危险预警模型预测下一时间段的参数值，并在下一时间段与实际参数值作比较，训练和优化危险预警模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网家居突发情况的预警系统，其特征在于：还包括以下步骤：

步骤一，采集终端数据传输至云平台生成分布排列的状态数据；

步骤二，将采集的状态数据通过机器学习和概率统计方法，生成预测准确率和状态序列，从而预测下一时刻的环境参数信息；

步骤三，结合实际的环境参数信息和预测的环境参数信息修正预测参数结果；

步骤四，将修正后的预测参数结果生成观测序列矩阵Q；定义数据曲线上第一个点为初始状态点，终端数据在某时刻落入该点附近区域范围内的概率的集合为初始状态序列矩阵C；终端数据从所在状态点跳跃至危险范围内的概率的集合定义为状态转移序列矩阵I^*,取P(I*|Q)最大化作为概率最大的区域，得出概率函数；

步骤五，将终端数据根据时间状态归类生成环境参数的观测序列作为观测态，而环境参数下一时刻的数据作为隐藏态，结合观测态和隐藏态生成预测曲线；

步骤六，结合概率函数递推预测曲线提高预测的可靠度并生成报警信号。

3.根据权利要求2所述的一种基于物联网家居突发情况的预警系统，其特征在于：步骤一中的状态数据包括温度、湿度、二氧化碳、一氧化碳、挥发性气体、污染性气体、可吸入颗粒物、单元系统编号、上线信号和CPU内存占用比率。

4.根据权利要求2所述的一种基于物联网家居突发情况的预警系统，其特征在于：步骤四中观测序列矩阵Q的表达包括

5.根据权利要求2所述的一种基于物联网家居突发情况的预警系统，其特征在于：步骤四中终端数据的初始状态C式

6.根据权利要求5所述的一种基于物联网家居突发情况的预警系统，其特征在于：步骤四中状态转移序列矩阵I^*如下：

v＝{C,Q}

7.根据权利要求6所述的一种基于物联网家居突发情况的预警系统，其特征在于：步骤五中预测曲线的生成过程包括第一个局部状态是t时刻所有跳跃范围中概率最大值，记为Z_t(i)

Z_t(i)＝maxP(i_t＝i,i₁,i₂,…i_t-1,q_t,q_t-1,…,q₁|p)

其中，i＝1,2,3…n

由Z_t(i)可以得到Z_t+1(i)

Z_t+1(i)＝maxP(i_t+1＝i,i₁,i₂,…i_t,q_t+1,q_t,…,q₁|p)

第二个局部状态是由第一个局部状态递推得到，定义t时刻隐藏状态为i的所有单个状态转移路径中概率转移路径中第t-1个节点的隐藏状态Ψ_t(i)

Ψ_t(i)＝argmax[Z_T-1(j)a_ji]

其中，j＝1,2,3…n

有了这两个局部状态，我们就形成了从起始状态开始一直到t＝T时刻，然后利用Ψ_t(i)记录的前一个最可能的状态节点回溯，t＝T-1,T-2,…,1

直到找到最优的隐藏状态序列I^*；