【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據管理，具體涉及一種基于物聯網的共享制氧機智能管理方法。
技術介紹
1、物聯網（iot）在醫療領域的應用日益成熟，以便為患者提供更好的醫療服務。制氧機作為醫療設備的一種，通過物聯網技術的應用，可以實現更智能、高效的管理和使用；然而傳統的制氧機管理方法存在一些問題，例如設備利用率低、難以實時監測設備狀態等。物聯網技術通過將制氧機與互聯網連接，實現設備之間的數據交互和實時監測；這為制氧機的智能管理提供了可能，例如可以通過傳感器實時監測氧氣濃度、設備工作狀態等信息，將這些數據傳輸到云端進行分析和存儲。
2、然而制氧機通過物聯網進行多維數據的傳輸與存儲時，多維數據形成的數據量過大，需要通過分布式存儲系統對制氧機產生的數據量較大的多維數據進行存儲；而通過對多維數據進行切片后，通過傳統旋轉門壓縮算法直接對切片進行壓縮存儲，會導致多維數據的信息損失過大，進而影響制氧機運行數據本身的分析及調整，導致制氧機的智能管理存在誤差。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種基于物聯網的共享制氧機智能管理方法，以解決現有的有損壓縮導致制氧機多維數據信息損失過大而影響制氧機的智能管理的問題，所采用的技術方案具體如下：
2、本專利技術一個實施例提供了一種基于物聯網的共享制氧機智能管理方法，該方法包括以下步驟：
3、采集制氧機多個維度的運行數據，所述多個維度的運行數據對應相同的時間軸，所述時間軸包含若干時間點；
4、根據不同維度相同時間點下運行數據的變化
5、根據同一切片中不同時間段在同一維度下運行數據變化趨勢的相似性，獲取每個切片中每個時間段在每個維度的代表程度，得到每個維度下每個切片中的基準時間段；對每個維度下同一切片中若干時間段及基準時間段的運行數據，通過數據匹配獲取每個維度下每個切片的基準變化序列；
6、根據各維度下每個時間段的運行數據與每個維度下每個切片的基準變化序列的相似性，得到每個時間段的綜合差異度；根據綜合差異度獲取每個時間段的初始容差參數，通過旋轉門壓縮算法，結合時間點的綜合變化程度，得到每個時間段的最終容差參數；
7、根據各時間段的最終容差參數，對制氧機在每個時間段多個維度的運行數據進行自適應的旋轉門壓縮，得到每個時間段的壓縮后運行數據并存儲。
8、可選的，所述獲取每個切片中每個時間段在每個維度的代表程度，得到每個維度下每個切片中的基準時間段，包括的具體方法為：
9、將同一切片中任意兩個時間段構成一個組合，得到若干時間段組合；將包含第個切片中第個時間段的時間段組合，記為第個切片中第個時間段的參考時間段組合；
10、根據同一切片中不同時間段在同一維度下運行數據變化趨勢的相似性，結合預設的窗口尺度，獲取每個切片中每個時間段的每個參考時間段組合在每個維度每個窗口尺度組合下的趨勢差異性；
11、第個切片中第個時間段在第個維度的代表程度的計算方法為：
12、
13、其中，表示第個切片中第個時間段的參考時間段組合的數量，表示第個切片中第個時間段的第個參考時間段組合中第個時間段中時間點的數量，表示第個切片中第個時間段的第個參考時間段組合中除第個時間段之外另一個時間段中時間點的數量，表示第個切片的所有時間段組合中兩個時間段中時間點的數量之間的差值絕對值的最大值，表示窗口尺度組合的數量，表示第個切片中第個時間段的第個參考時間段組合在第個維度第個窗口尺度組合下的趨勢差異性，表示求絕對值，表示以自然常數為底的指數函數；
14、獲取第個切片中每個時間段在第個維度的代表程度；將在第個維度的代表程度最大值對應的時間段，作為第個維度在第個切片的基準時間段。
15、可選的，所述獲取每個切片中每個時間段的每個參考時間段組合在每個維度每個窗口尺度組合下的趨勢差異性，包括的具體方法為：
16、對于第個切片中若干時間段，將第個維度在第個切片中每個時間段對應的運行數據構成的序列，記為第個切片中第個維度的若干運行數據序列；通過每種窗口尺度對每個運行數據序列進行stl時間序列分解，得到每個運行數據序列在每個窗口尺度下的趨勢項；
17、將預設的窗口尺度兩兩組合，得到若干窗口尺度組合；窗口尺度組合中第一個窗口尺度對應參考時間段組合中第個時間段對應的運行數據序列，第二個窗口尺度對應參考時間段組合中除第個時間段之外另一個時間段對應的運行數據序列，對于任意一個參考時間段組合及任意一個窗口尺度組合，獲取參考時間段組合中兩個時間段各自對應的運行數據序列在該窗口尺度組合下各自對應的趨勢項，對兩個趨勢項計算dtw距離，得到的結果記為該參考時間段組合在第個維度該窗口尺度組合下的趨勢差異性。
18、可選的，所述每個維度下每個切片的基準變化序列，具體的獲取方法為：
19、對每個維度下同一切片中若干時間段及基準時間段的運行數據，通過dtw匹配、插值及刪除，得到每個維度下同一切片中的基準數據序列及若干調整數據序列，以及基準數據序列與每個調整數據序列中每個運行數據的融合權重；
20、對第個維度下第個切片的基準數據序列及所有調整數據序列中相同次序值的運行數據根據融合權重進行加權求均，得到的均值作為對應次序值的元素，對每個次序值得到一個元素，按照次序值升序排列，得到一個新的序列，記為第個維度下第個切片的基準變化序列。
21、可選的，所述得到每個維度下同一切片中的基準數據序列及若干調整數據序列，以及基準數據序列與每個調整數據序列中每個運行數據的融合權重，包括的具體方法為：
22、對于第個維度下第個切片中若干運行數據序列，將基準時間段對應的運行數據序列記為基準數據序列，基準數據序列的序列長度作為基準時間長度；將序列長度不等于基準時間長度的運行數據序列，記為待調整數據序列；
23、對于任意一個待調整數據序列，將該待調整數據序列與基準數據序列進行dtw匹配，得到若干匹配點對，根據匹配點對的情況，對待調整數據序列進行插值或者刪除處理，得到與基準數據序列長度相同的調整數據序列；獲取每個待調整數據序列對應時間段的調整數據序列；根據基準數據序列長度和待調整數據序列中每個運行數據對應的時間點的綜合變化程度，確定基準數據序列及調整數據序列中每個運行數據的融合權重。
24、可選的，所述得到每個時間段的綜合差異度，包括的具體方法為：
25、對每個時段類簇獲取質心，將質心對應的時間段作為每個時段類簇的中心時間段；對于所有時間段中第個時間段，獲取第個維度在第個時間段的運行數據構成的序列，記為第個維度在第個時間段的運行序列，獲取第個維度在每個時段類簇的中心時間段的運行序列；計算第個維度在第個時間段的運行序列與每個時段類簇的中心時間段的運行序列本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于物聯網的共享制氧機智能管理方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于物聯網的共享制氧機智能管理方法，其特征在于，所述獲取每個切片中每個時間段在每個維度的代表程度，得到每個維度下每個切片中的基準時間段，包括的具體方法為：
3.根據權利要求2所述的一種基于物聯網的共享制氧機智能管理方法，其特征在于，所述獲取每個切片中每個時間段的每個參考時間段組合在每個維度每個窗口尺度組合下的趨勢差異性，包括的具體方法為：
4.根據權利要求1所述的一種基于物聯網的共享制氧機智能管理方法，其特征在于，所述每個維度下每個切片的基準變化序列，具體的獲取方法為：
5.根據權利要求4所述的一種基于物聯網的共享制氧機智能管理方法，其特征在于，所述得到每個維度下同一切片中的基準數據序列及若干調整數據序列，以及基準數據序列與每個調整數據序列中每個運行數據的融合權重，包括的具體方法為：
6.根據權利要求1所述的一種基于物聯網的共享制氧機智能管理方法，其特征在于，所述得到每個時間段的綜合差異度，包括的具體方法為：
...【技術特征摘要】
1.一種基于物聯網的共享制氧機智能管理方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于物聯網的共享制氧機智能管理方法，其特征在于，所述獲取每個切片中每個時間段在每個維度的代表程度，得到每個維度下每個切片中的基準時間段，包括的具體方法為：
3.根據權利要求2所述的一種基于物聯網的共享制氧機智能管理方法，其特征在于，所述獲取每個切片中每個時間段的每個參考時間段組合在每個維度每個窗口尺度組合下的趨勢差異性，包括的具體方法為：
4.根據權利要求1所述的一種基于物聯網的共享制氧機智能管理方法，其特征在于，所述每個維度下每個切片的基準變化序列，具體的獲取方法為：
5.根據權利要求4所述的一種基于物聯網的共享制氧機智能管理方法，其特征在于，所述得到每個維度下同一切片中的基準數據序列及若干調整數據序列，以及...
【專利技術屬性】
技術研發人員：秦伏秋，劉慶春，謝勇，梁鐘尹，
申請(專利權)人：湖南一特醫療股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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