關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)；智能數(shù)據(jù)采集；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警；策略優(yōu)化

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2024）25-0073-02

0 引言

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，智能數(shù)據(jù)采集與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警技術(shù)在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力，如何高效地采集和處理海量數(shù)據(jù)，并準(zhǔn)確預(yù)警潛在風(fēng)險(xiǎn)成為關(guān)鍵問題[1]。物聯(lián)網(wǎng)通過智能感知、識(shí)別技術(shù)與普適計(jì)算等通信感知技術(shù)，將各種信息傳感設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合起來而形成的一個(gè)巨大網(wǎng)絡(luò)，為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控提供了強(qiáng)有力的支持[2]。然而，如何高效地采集并處理這些數(shù)據(jù)，以及如何準(zhǔn)確地預(yù)警潛在的風(fēng)險(xiǎn)，仍然是當(dāng)前研究的重要課題。本文旨在深入探討基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能數(shù)據(jù)采集與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警技術(shù)，通過構(gòu)建仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境，評估和優(yōu)化相關(guān)策略，以期提高物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的安全性和可靠性。

1 智能數(shù)據(jù)采集與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警技術(shù)

智能數(shù)據(jù)采集是指利用先進(jìn)的信息技術(shù)手段，如物聯(lián)網(wǎng)（IoT） 、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能（AI） 等，自動(dòng)化、實(shí)時(shí)化、全面化地從各種數(shù)據(jù)源（包括傳感器、系統(tǒng)日志、社交媒體、網(wǎng)站等）中捕獲和整合數(shù)據(jù)的過程。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警技術(shù)是一種通過分析、預(yù)測潛在風(fēng)險(xiǎn)事件，并在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生前及時(shí)發(fā)出警告信號(hào)，以便采取預(yù)防措施減少損失的技術(shù) [3]。利用傳感器、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等多種手段，實(shí)時(shí)、高效地收集各類數(shù)據(jù)，并通過大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和處理，以實(shí)現(xiàn)對潛在風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)識(shí)別、評估和預(yù)警[4]。這種技術(shù)能夠幫助企業(yè)和組織在復(fù)雜多變的市場、運(yùn)營或環(huán)境中，及時(shí)捕捉到可能的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，為決策者提供有力支持，使其能夠做出更加明智、及時(shí)和有效的應(yīng)對策略，從而保障企業(yè)或組織的穩(wěn)健發(fā)展[5]。

2 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能數(shù)據(jù)采集與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警策略

首先，數(shù)據(jù)采集是構(gòu)建智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的基石。為實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)，可在目標(biāo)區(qū)域或關(guān)鍵設(shè)備上部署了多種類型的傳感器，這些傳感器能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測環(huán)境或設(shè)備的各種狀態(tài)參數(shù)，如溫度、濕度、壓力、振動(dòng)等。通過利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，構(gòu)建了一個(gè)高效的數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)，確保傳感器采集到的數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心。同時(shí)，開發(fā)了專門的數(shù)據(jù)采集軟件，該軟件能夠?qū)鞲衅鲾?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、去噪、壓縮等，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。通過這一系列的數(shù)據(jù)采集和處理流程，我們?yōu)楹罄m(xù)的風(fēng)險(xiǎn)分析和預(yù)警提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，使得整個(gè)智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)能夠基于實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)行和決策。

其次，數(shù)據(jù)預(yù)處理是確保后續(xù)分析準(zhǔn)確性的關(guān)鍵步驟。在這一階段，我們對從物聯(lián)網(wǎng)傳感器收集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了全面的清洗、轉(zhuǎn)換和集成處理。數(shù)據(jù)清洗過程中，我們利用先進(jìn)的算法和技術(shù)，有效地去除了數(shù)據(jù)中的噪聲、異常值和重復(fù)信息，確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。同時(shí)，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換也是必不可少的一環(huán)，我們將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理的格式，例如，對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其符合算法的輸入要求。此外，我們還進(jìn)行了數(shù)據(jù)集成，將來自不同傳感器和數(shù)據(jù)源的信息整合在一起，形成了一個(gè)全面、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。這一系列的預(yù)處理步驟不僅提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量，還為后續(xù)的特征提取和模型訓(xùn)練打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，使得我們能夠更好地挖掘數(shù)據(jù)中的潛在價(jià)值，為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提供更準(zhǔn)確的依據(jù)。

經(jīng)過這訓(xùn)練與優(yōu)化步驟，最終得到了一個(gè)具有較高預(yù)測準(zhǔn)確性的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。該模型能夠根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)，快速識(shí)別出潛在的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，并及時(shí)發(fā)出預(yù)警，為相關(guān)決策提供支持，有效提升了系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力。此外，該模型還具備一定的自適應(yīng)能力，能夠在新的數(shù)據(jù)輸入下不斷自我優(yōu)化，保持預(yù)警的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。

3 實(shí)驗(yàn)與分析

3.1 環(huán)境設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能數(shù)據(jù)采集與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警策略的性能，設(shè)計(jì)了一個(gè)具體的仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境。該環(huán)境配置有Intel Xeon CPU E5-2680 v4 @ 2.40GHz，128GB RAM的仿真服務(wù)器，以及模擬的100個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，如傳感器、執(zhí)行器等，每個(gè)設(shè)備每秒發(fā)送一次數(shù)據(jù)。我們使用Matlab Simulink作為仿真軟件，MySQL 作為數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)仿真過程中生成的數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)每分鐘存儲(chǔ)約6 000 條數(shù)據(jù)記錄，同時(shí)配備Python 3.8 和scikit-learn庫進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境模擬中，我們設(shè)定了設(shè)備層、網(wǎng)絡(luò)層和平臺(tái)層，其中設(shè)備層包括各種傳感器，網(wǎng)絡(luò)層設(shè)定了平均50毫秒、最大不超過200毫秒的延遲，平臺(tái)層則負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析和預(yù)警。

3.2 結(jié)果分析

通過仿真得到基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能數(shù)據(jù)采集與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警策略的性能表現(xiàn)如表1所示。

分析上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果，可以看出在不同實(shí)驗(yàn)條件下，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能數(shù)據(jù)采集與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警策略均表現(xiàn)出了良好的性能。盡管設(shè)備數(shù)量從50到200 不等，數(shù)據(jù)發(fā)送頻率從每秒兩次到每三秒一次各不相同，正常與異常數(shù)據(jù)占比也有所差異，網(wǎng)絡(luò)延遲在40ms至80 ms的平均值和150 ms至400 ms的最大值之間波動(dòng)，但預(yù)警模型的實(shí)際準(zhǔn)確率和召回率均接近或超過了預(yù)設(shè)的目標(biāo)。具體來說，所有實(shí)驗(yàn)的實(shí)際準(zhǔn)確率均在94.8%至97.0%之間，實(shí)際召回率均在90.2%至93.5%之間，這表明該策略在不同場景下均具有較高的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。因此，可以認(rèn)為該策略在實(shí)際應(yīng)用中具有較大的潛力和價(jià)值。

4 結(jié)論

本文通過構(gòu)建詳細(xì)的仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境，對基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能數(shù)據(jù)采集與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警策略進(jìn)行研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在不同設(shè)備數(shù)量、數(shù)據(jù)發(fā)送頻率、正常與異常數(shù)據(jù)占比以及網(wǎng)絡(luò)延遲等條件下，預(yù)警模型均表現(xiàn)出了良好的性能和穩(wěn)定性，實(shí)際準(zhǔn)確率和召回率均接近或超過了預(yù)設(shè)目標(biāo)。這一發(fā)現(xiàn)驗(yàn)證了基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能數(shù)據(jù)采集與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警策略的有效性和實(shí)用性。未來研究可進(jìn)一步探索更多復(fù)雜場景下的策略優(yōu)化，以及提升預(yù)警模型的泛化能力和實(shí)時(shí)性，以期在更多領(lǐng)域中推廣和應(yīng)用該技術(shù)。