物联网数据处理方法、设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114168576A(43)申请公布日2022.03.11(21)申请号202111404892.8(22)申请日2021.11.24(71)申请人阿里巴巴（中国）有限公司地址310052浙江省杭州市滨江区长河街道网商路699号4号楼5楼508室(72)发明人陈鹤中黄玮伟王明(74)专利代理机构北京太合九思知识产权代理有限公司11610代理人刘戈张爱(51)Int.Cl.G06F16/215(2019.01)G06K9/62(2022.01)G06N20/00(2019.01)权利要求书2页说明书12页附图4页(54)发明名称物联网数据处理方法、设备及存储介质(57)摘要本申请实施例提供一种物联网数据处理方法、设备及存储介质。在训练目标对象的基线预测模型时，可通过物联网设备采集目标对象的物联网数据。在获取到目标对象的物联网数据后，可根据物联网数据的分布特征，对获取物联网数据进行预处理操作，该预处理操作至少包括：噪声数据过滤操作和/或数据插值操作。基于预处理后的物联网数据，可对目标对象的基线预测模型进行训练。在这种实施方式中，从数据质量的角度出发对目标对象的基线预测模型进行优化训练，可进一步提升目标对象的基线预测模型的预测准确率，提升智能运维服务的质量。CN114168576ACN114168576A权利要求书1/2页1.一种物联网数据处理方法，其特征在于，包括：获取第一物联网设备采集到的第一目标对象的物联网数据；根据物联网数据的分布特征，对所述物联网数据进行预处理操作，所述预处理操作至少包括：噪声数据过滤操作和/或数据插值操作；根据预处理后的物联网数据，对所述第一目标对象的基线预测模型进行训练。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预处理后的物联网数据，对所述第一目标对象的基线预测模型进行训练之前，还包括：确定第二目标对象，所述第二目标对象与所述第一目标对象具有相同应用场景；获取所述第二目标对象的基线预测模型根据所述第二目标对象对应的物联网数据学习到的特征；利用所述第二目标对象的基线预测模型学习到的特征，对所述第一目标对象的基线预测模型进行预训练。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据物联网数据的分布特征，对所述物联网数据进行预处理操作，包括：根据所述第一目标对象的应用行业，确定与所述第一目标对象匹配的目标知识库；从所述物联网数据中，确定与所述目标知识库记载的数据指标的特征不匹配的数据作为噪声数据；对所述物联网数据中的噪声数据进行过滤。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据物联网数据的分布特征，对所述物联网数据进行预处理操作，包括：获取所述物联网数据对应的指标的先验数据分布特征；从所述物联网数据中，确定不符合所述先验数据分布特征的数据作为噪声数据；对所述物联网数据中的噪声数据进行过滤。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述先验数据分布特征包括：物理量范围特征、设备零部件参数范围特征以及指标数值范围特征中的至少一种。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据物联网数据的分布特征，对所述物联网数据进行预处理操作，包括：判断所述物联网数据中任意一组相邻数据之间的时间间隔与设定周期是否匹配；若不匹配，则按照设定插值原则，在所述相邻数据之间进行插值处理。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据物联网数据的分布特征，对所述物联网数据进行预处理操作，包括：判断所述物联网数据中是否存在不满足设定数值条件的异常值；若存在，则将所述异常值转化为预设的固定值。8.根据权利要求1‑6任一项所述的方法，其特征在于，根据预处理后的物联网数据，对所述第一目标对象的基线预测模型进行训练之前，还包括：实时监测所述第一目标对象的运行状态；若监测到所述第一目标对象处于异常运行状态，则删除所述第一物联网设备在所述第一目标对象处于异常运行状态下采集到的物联网数据；若监测到所述第一目标对象的目标点位处于异常运行状态，则删除所述第一物联网设2CN114168576A权利要求书2/2页备在所述目标点位处于异常运行状态下采集到的物联网数据。9.一种物联网数据处理方法，其特征在于，包括：获取物联网设备采集到的目标对象的物联网数据；将所述物联网数据输入所述目标对象的基线预测模型，得到所述目标对象的基线预测结果；其中，所述目标对象的基线预测模型，通过所述目标对象的历史物联网数据经过预处理操作后训练得到；所述预处理操作至少包括：噪声数据过滤操作和/或数据插值操作。10.一种服务器，其特征在于，包括：存储器和处理器；所述存储器用于存储一条或多条计算机指令；所述处理器用于执行所述一条或多条计算机指令以用于：执行权利要求1‑9任一项所述的方法中的步骤。11.一种存储有计算