基于物聯網技術的智能數據采集與風險預警技術研究

關鍵詞：物聯網技術；智能數據采集；風險預警；策略優化

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）25-0073-02

0 引言

隨著物聯網技術的飛速發展，智能數據采集與風險預警技術在眾多領域展現出巨大的應用潛力，如何高效地采集和處理海量數據，并準確預警潛在風險成為關鍵問題[1]。物聯網通過智能感知、識別技術與普適計算等通信感知技術，將各種信息傳感設備與互聯網結合起來而形成的一個巨大網絡，為實時數據采集與監控提供了強有力的支持[2]。然而，如何高效地采集并處理這些數據，以及如何準確地預警潛在的風險，仍然是當前研究的重要課題。本文旨在深入探討基于物聯網技術的智能數據采集與風險預警技術，通過構建仿真實驗環境，評估和優化相關策略，以期提高物聯網應用的安全性和可靠性。

1 智能數據采集與風險預警技術

智能數據采集是指利用先進的信息技術手段，如物聯網（IoT） 、大數據、云計算、人工智能（AI） 等，自動化、實時化、全面化地從各種數據源（包括傳感器、系統日志、社交媒體、網站等）中捕獲和整合數據的過程。風險預警技術是一種通過分析、預測潛在風險事件，并在風險發生前及時發出警告信號，以便采取預防措施減少損失的技術 [3]。利用傳感器、物聯網設備等多種手段，實時、高效地收集各類數據，并通過大數據分析、機器學習等先進技術，對這些數據進行深度挖掘和處理，以實現對潛在風險的精準識別、評估和預警[4]。這種技術能夠幫助企業和組織在復雜多變的市場、運營或環境中，及時捕捉到可能的風險信號，為決策者提供有力支持，使其能夠做出更加明智、及時和有效的應對策略，從而保障企業或組織的穩健發展[5]。

2 基于物聯網技術的智能數據采集與風險預警策略

首先，數據采集是構建智能風險預警系統的基石。為實現該目標，可在目標區域或關鍵設備上部署了多種類型的傳感器，這些傳感器能夠實時監測環境或設備的各種狀態參數，如溫度、濕度、壓力、振動等。通過利用物聯網技術，構建了一個高效的數據傳輸網絡，確保傳感器采集到的數據能夠實時、準確地傳輸到數據中心。同時，開發了專門的數據采集軟件，該軟件能夠對傳感器數據進行預處理，包括數據清洗、去噪、壓縮等，以確保數據的準確性和時效性。通過這一系列的數據采集和處理流程，我們為后續的風險分析和預警提供了可靠的數據基礎，使得整個智能風險預警系統能夠基于實時、準確的數據進行運行和決策。

其次，數據預處理是確保后續分析準確性的關鍵步驟。在這一階段，我們對從物聯網傳感器收集的原始數據進行了全面的清洗、轉換和集成處理。數據清洗過程中，我們利用先進的算法和技術，有效地去除了數據中的噪聲、異常值和重復信息，確保了數據的準確性和可靠性。同時，數據轉換也是必不可少的一環，我們將原始數據轉換成適合機器學習算法處理的格式，例如，對數據進行歸一化、標準化處理，使其符合算法的輸入要求。此外，我們還進行了數據集成，將來自不同傳感器和數據源的信息整合在一起，形成了一個全面、統一的數據集。這一系列的預處理步驟不僅提高了數據的質量，還為后續的特征提取和模型訓練打下了堅實的基礎，使得我們能夠更好地挖掘數據中的潛在價值，為風險預警提供更準確的依據。

經過這訓練與優化步驟，最終得到了一個具有較高預測準確性的風險預警模型。該模型能夠根據物聯網實時采集的數據，快速識別出潛在的風險信號，并及時發出預警，為相關決策提供支持，有效提升了系統的風險管理能力。此外，該模型還具備一定的自適應能力，能夠在新的數據輸入下不斷自我優化，保持預警的準確性和時效性。

3 實驗與分析

3.1 環境設計

為驗證基于物聯網技術的智能數據采集與風險預警策略的性能，設計了一個具體的仿真實驗環境。該環境配置有Intel Xeon CPU E5-2680 v4 @ 2.40GHz，128GB RAM的仿真服務器，以及模擬的100個物聯網設備，如傳感器、執行器等，每個設備每秒發送一次數據。我們使用Matlab Simulink作為仿真軟件，MySQL 作為數據庫存儲仿真過程中生成的數據，預計每分鐘存儲約6 000 條數據記錄，同時配備Python 3.8 和scikit-learn庫進行數據處理和分析。在物聯網環境模擬中，我們設定了設備層、網絡層和平臺層，其中設備層包括各種傳感器，網絡層設定了平均50毫秒、最大不超過200毫秒的延遲，平臺層則負責數據存儲、分析和預警。

3.2 結果分析

通過仿真得到基于物聯網技術的智能數據采集與風險預警策略的性能表現如表1所示。

分析上述實驗結果，可以看出在不同實驗條件下，基于物聯網技術的智能數據采集與風險預警策略均表現出了良好的性能。盡管設備數量從50到200 不等，數據發送頻率從每秒兩次到每三秒一次各不相同，正常與異常數據占比也有所差異，網絡延遲在40ms至80 ms的平均值和150 ms至400 ms的最大值之間波動，但預警模型的實際準確率和召回率均接近或超過了預設的目標。具體來說，所有實驗的實際準確率均在94.8%至97.0%之間，實際召回率均在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定性和準確性。因此，可以認為該策略在實際應用中具有較大的潛力和價值。

4 結論

本文通過構建詳細的仿真實驗環境，對基于物聯網技術的智能數據采集與風險預警策略進行研究。實驗結果顯示，在不同設備數量、數據發送頻率、正常與異常數據占比以及網絡延遲等條件下，預警模型均表現出了良好的性能和穩定性，實際準確率和召回率均接近或超過了預設目標。這一發現驗證了基于物聯網技術的智能數據采集與風險預警策略的有效性和實用性。未來研究可進一步探索更多復雜場景下的策略優化，以及提升預警模型的泛化能力和實時性，以期在更多領域中推廣和應用該技術。