CN119394375A 一种基于物联网架构的监控方法及系统 （济南新物联自控科技有限公司）_第1页
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2S2：获取监控区域的历史温度数据和湿度数据使用自相关函数和偏自相关函数图来确定自回归和移动平均部分的阶;式中，syr表示时间t+1的预测值，t表示时间序列对应的时间点的数量，i=1，p表示第i个自回归系数，oj表示第j个移动平均系数，表示时间t-i+1的历史t-i+1的误差项；通过温度传感器和湿度传感器按照时间序列分别采集温度数3获取对应时间点的预测值，将实际值zrr与预测值进行对比分析；;将监控区域的温度异常系数和湿度异常系数进行归一化处理，计算区域异常波动指获取每组温度数据的均值和标准差，根据每组数据的均值和标准差;获取每组湿度数据的均值，将每组湿度数据的每个时间点采将每个湿度偏差值与对应组的均值进行比值计算，得到每个采集4若监测区域存在异常情况，立即启动第一阶段响应程预测模型建立模块，所述预测模型建立模块用于获取监控区域的历史对比分析模块，所述对比分析模块用于将实际值与预测值进行对比分析，传感器异常区分和校准模块，所述传感器异常区分和校准模块用综合分析模块，所述综合分析模块用于校准后的温度传感器5缺乏通过对校准后的传感器数据进行综合分析，判断监控区域是否存在异常情6缺失值可以通过插值法进行处理，异常值可以通过统计方法进行识别并进行调使用自相关函数和偏自相关函数图来确定自回归和移动平均部分的阶数p和q；;式中，syr表示时间t+1的预测值，t表示时间序列对应的时间点的数量，i=poi表示第i个自回归系数，oj表示第j个移动平均系数，表示时间t-i+1的历史t-i+1的误差项；;[0008]作为本发明进一步的方案：所述评估温度传感器和湿度传感器采集数据的准确7;89使用自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)图来确定自回归(AR)和移动平均;表示时间t-i+1的历史t-i+1的误差项；;将误差系数Mse与预设误差系数阈值进行比较；;;将区域异常波动指数与预设区域异常波动指数[0027]若监测区域不存在异常情况，则继续当前监控区域的温度数据和湿度数据的监

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