[发明专利]一种物联网网关数据纠错方法

权利要求书

1.一种物联网网关数据纠错方法，其特征在于，该方法包括：

获取网关单一类型样本数据；

将所述样本数据按照预设时间长度范围内的任一长度数值进行划分得到多个等长度的时间序列单元，由多个等长度的时间序列单元组成该长度数值所对应的时间序列数据；

获取预设时间长度范围内每个长度数值所对应的时间序列数据，将所述每个长度数值所对应的时间序列数据进行拟合并根据拟合结果确定最优长度数值，根据所述最优长度数值将所述样本数据划分为多个等长度的最优时间序列单元；

计算每个所述最优时间序列单元的自相关性；

将获得的所有所述最优时间序列单元转换到多维空间内，该多维空间的维度等于所述最优长度数值；

以每个所述最优时间序列单元为中心以根据所述样本数据确定的数值为半径，确定每个所述最优时间序列单元在所述多维空间内的相邻数据集；

根据每个所述最优时间序列单元和每个所述最优时间序列单元对应的所述相邻数据集，确定每个所述最优时间序列单元的正常程度；

根据每个所述最优时间序列单元的自相关性和每个所述最优时间序列单元的正常程度，确定每个所述最优时间序列单元的关注度；

利用每个所述最优时间序列单元的关注度训练单类支持向量机算法分类器，利用已训练完成的所述分类器对物联网网关数据进行纠错。

2.根据权利要求1所述的一种物联网网关数据纠错方法，其特征在于，所述将所述每个长度数值所对应的时间序列数据进行拟合并根据拟合结果确定最优长度数值，包括：

对所述每个长度数值所对应的时间序列数据进行拟合得到每个长度数值所对应的拟合结果；

当任一长度数值所对应的拟合结果大于由该长度数值确定的阈值时将该长度数值所对应的拟合结果进行标记得到标记后拟合结果；

对所述每个长度数值所对应的拟合结果进行判断获得全部所述标记后拟合结果，在全部所述标记后拟合结果中选取标记后拟合结果最大值；

将所述标记后拟合结果最大值所对应的所述长度数值作为最优长度数值。

3.根据权利要求1所述的一种物联网网关数据纠错方法，其特征在于，所述计算每个所述最优时间序列单元的自相关性，包括：

利用最小二乘法分别对每个所述最优时间序列单元内包含的所述样本数据进行拟合，得到每个所述最优时间序列单元的自相关性；

每个所述最优时间序列单元的自相关性计算公式如下式所示：

其中，表示第个最优时间序列单元的自相关性；表示第个最优时间序列单元内所述样本数据的总数；表示第个最优时间序列单元内第个样本数据的真实值；表示根据最小二乘法拟合的线性公式得到的第个最优时间序列单元内第个样本数据的预测值。

4.根据权利要求1所述的一种物联网网关数据纠错方法，其特征在于，所述以每个所述最优时间序列单元为中心以根据所述样本数据确定的数值为半径，确定每个所述最优时间序列单元在所述多维空间内的相邻数据集，包括：

将获得的所有所述最优时间序列单元转换到所述多维空间内得到多个多维坐标点；

选取任一所述最优时间序列单元记作第一最优时间序列单元；

选取所述样本数据中样本数据最大值和样本数据最小值，计算所述样本数据最大值和所述样本数据最小值的差值；

以所述第一最优时间序列单元为中心以所述差值为半径在所述多维空间内建立第一多维空间几何体；

将所述第一多维空间几何体内包含的全部所述多维坐标点，作为所述第一最优时间序列单元在所述多维空间内的相邻数据集，同时计算出该相邻数据集的密度和密度中心；

按照任一所述最优时间序列单元在所述多维空间内的相邻数据集的确定方法，确定每个所述最优时间序列单元在所述多维空间内的相邻数据集，同时计算出每个所述相邻数据集的密度和密度中心。