一种微压氧舱及数据管理系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种微压氧舱及数据管理系统。该系统包括：数据获取模块，用于获取微压氧舱在工作时间段内各时刻的气压值；摆动分析模块，用于获取各时刻的拟合差异，进而获取摆动度；稳定分析模块，用于结合稳定分布时刻的位置、其对应的拟合差值和长程相关性获取时刻稳定度；数据调整模块，用于依据摆动度与时刻稳定度获取调整度对拟合值进行调整得到调整拟合值；微压氧舱气压管理模块，用于根据调整拟合值对微压氧舱内气压变化数据进行管理。本发明专利技术中获取调整度结合气压值的变化趋势和摆动趋势，使调整后的拟合值更为接近真实的气压值，提高对未来时刻的气压值预测的准确性。值预测的准确性。值预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种微压氧舱及数据管理系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种微压氧舱及数据管理系统。

技术介绍

[0002]微压氧舱是基于高压氧舱、对氧浓度和压力值进行调整后制作的保健产品，通过向舱内不断输入新鲜空气和高浓度氧气，使氧舱内稳定在不超过1.3个大气压的安全特定富氧环境，具有提升机体耐力、强化免疫力等功效。在治疗的过程中，一般根据患者的健康状况和实际状态，确定微压氧舱在治疗时的压力、温度、氧浓度等参数，由人工进行手动控制，但是实际的参数数值与目标参数会存在差异，因此需要一种根据已获取的实际参数数值对未来时刻的参数数值进行预测的方法。
[0003]现有技术通过指数平滑法基于历史数据对未来时刻的数据进行预测，一次指数平滑法仅仅考虑数据的静态值，没有所有数据当前的变化趋势；二次指数平滑法在一次指数平滑的基础上再进行二次指数平滑，利用滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势，即对发展趋势为直线型的指标值预测效果较好，而当指标值的前后变化趋势差异较大即无法保证为直线型时，对指标值的预测效果较差。

技术实现思路

[0004]为了解决指标值的前后变化趋势差异较大，而导致指标值预测不准确的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种微压氧舱及数据管理系统，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提出了一种微压氧舱及数据管理系统，所述系统包括：数据获取模块，用于获取微压氧舱在预设工作时间段内各时刻的气压值，所述预设工作时间段的最后一个时刻为当前时刻；摆动分析模块，用于对所述气压值进行拟合，获取每个时刻气压的拟合值；将预设工作时间段内每个时刻的所述气压值与所述拟合值的差异作为对应时刻的拟合差异；对所述拟合差异进行聚类得到第一簇，结合所述拟合差异、所述第一簇数量与第一簇间所述拟合差异的差异获取摆动度；稳定分析模块，用于将预设工作时间段内每个时刻的所述气压值与所述拟合值的差值作为拟合差值，获得预设工作时间段内拟合差值序列；根据所述拟合差值筛选出稳定分布时刻，结合所述稳定分布时刻的位置、所述稳定分布时刻对应拟合差值的分布与所述拟合差值序列的长程相关性获取时刻稳定度；数据调整模块，用于依据所述摆动度与所述时刻稳定度获取调整度；根据当前时刻之前的预设第一数量个时刻的所述拟合差值的正负情况和所述调整度，对当前时刻的所述拟合值进行调整得到调整拟合值；微压氧舱气压管理模块，用于根据所述调整拟合值对微压氧舱内气压变化数据进行管理。
[0005]进一步地，所述拟合值的获取方法，包括：
将所述气压值描绘在二维坐标系中得到标记点；所述二维坐标系的横坐标为气压值获取时刻，纵坐标为气压值；使用最小二乘法将所有所述标记点与至少两条曲线分别进行拟合，得到每条曲线的拟合优度；将拟合优度最大的曲线上各时刻的值作为对应时刻的所述拟合值；每个时刻均有所述气压值和所述拟合值。
[0006]进一步地，所述摆动度的获取方法，包括：计算每个所述第一簇内所述拟合差异的均值，作为对应第一簇的簇摆动特征值；将所述簇摆动特征值的最大值与最小值的差值与预设常数的和，作为簇类差异值；将所有所述拟合差异的均值作为初始摆动度；所述簇类差异值、所述第一簇的数量和所述初始摆动度均与所述摆动度为正相关的关系。
[0007]进一步地，所述长程相关性的获取方法，包括：将所述拟合差值序列按照时序倒序排列，获得摆动趋势序列；对所述摆动趋势序列使用DFA去趋势分析，获取Hurst指数；将所述Hurst指数作为所述长程相关性。
[0008]进一步地，所述稳定分布时刻的获取方法，包括：对所述拟合差值进行聚类得到第二簇；计算每个所述第二簇内所述拟合差值的均值的绝对值作为对应第二簇的簇间差值，将最小所述簇间差值对应的第二簇作为目标簇；所述目标簇中的所述拟合差值对应的时刻为所述稳定分布时刻。
[0009]进一步地，所述时刻稳定度的获取方法，包括：统计所述目标簇内拟合差值为正数的数量与负数的数量，分别与目标簇内所有拟合差值的总数量的比值，得到两个稳定比；将较小的所述稳定比所对应的各拟合差值作为目标拟合差值；所述目标拟合差值均为正数或均为负数；计算当前时刻与每个目标拟合差值对应时刻的差值，作为对应目标拟合差值的时刻距离差异；将所述时刻距离差值的均值作为时刻距离特征值；将所述时刻距离特征值作为分子，当前时刻与所述预设工作时间段的开始时刻之间的差值作为分母得到的比值作为时刻比例值；将较小的所述稳定比与所述时刻比例值的比值作为稳定可信度；所述长程相关性与所述稳定可信度均与所述时刻稳定度为正相关的关系。
[0010]进一步地，所述调整度的获取方法，包括：对所述摆动度与所述时刻稳定度进行归一化，依次得到归一摆动度和归一稳定度；将所述归一稳定度进行负相关映射，得到时刻稳定权重；将所述归一摆动度与所述时刻稳定权重的乘积作为所述调整度。
[0011]进一步地，所述调整拟合值的获取方法，包括：将当前时刻之前的预设第一数量个时刻的所述拟合差值作为判断拟合差值；所述预设第一数量为奇数；将小于0的所述判断拟合差值作为过额拟合值，大于0的所述判断拟合差值作为欠缺拟合值；分别统计所述过额拟合值的数量和所述欠缺拟合值的数量；当所述过额拟合值的数量大于所述欠缺拟合值的数量时，将常数1与所述调整度的差作为调整方向程度；当所述过额拟合值的数量小于所述欠缺拟合值的数量时，将常数1
与所述调整度的和作为调整方向程度；将所述调整方向程度与当前时刻的所述拟合值的乘积作为当前时刻的所述调整拟合值。
[0012]进一步地，所述根据所述调整拟合值对微压氧舱内气压变化数据进行管理，包括：将当前时刻的所述调整拟合值作为对应时刻的二次平滑值；对预设工作时间段内所述气压值使用指数滑动平均法对未来的预设第二数量个时刻的气压进行预测，得到对应时刻的预测气压值；将相邻时刻之间所述预测气压值的差值作为增压速率；设置标准气压阈值和增压速率阈值，当预设第二数量个所述预测气压值均小于等于所述标准气压阈值，且所述增压速率小于等于所述增压速率阈值时，则气压值标记为正常；否则，气压值标记为异常。
[0013]本专利技术具有如下有益效果：本专利技术实施例中对微压氧舱在预设工作时间段内各时刻的气压值进行拟合，获取每个时刻气压的拟合值，拟合值为该时刻粗略的气压值且与真实的气压值之间存在差异，通过每个时刻的气压值与拟合值的差异获取的拟合差异，反映气压的拟合值相对于真实的气压值的拟合差异程度；第一簇是基于拟合差异进行划分，则第一簇的数量能够反映不同时刻的拟合差异的相差程度，第一簇间拟合差异的差异可以呈现预设工作时间段内每个时刻的拟合差异的变化程度，并结合预设工作时间段内所有拟合差异进行分析，使得获取的摆动度更加准确；由于每个时刻真实的气压值与拟合值的大小不同，则将每个时刻的气压值与拟合值的差值作为拟合差值，获得预设工作时间段内拟合差值序列以获取长程相关性，由于预设工作时间段内时刻越靠后，这些时刻对应的拟合差值的稳定趋势越大，稳定程度较大的拟合差值趋向于0，所以基于拟合差值的大小筛选出稳定分布时刻，通过对稳定分布时刻进行详细分析使时刻稳定度分析更本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种微压氧舱及数据管理系统，其特征在于，该系统包括：数据获取模块，用于获取微压氧舱在预设工作时间段内各时刻的气压值，所述预设工作时间段的最后一个时刻为当前时刻；摆动分析模块，用于对所述气压值进行拟合，获取每个时刻气压的拟合值；将预设工作时间段内每个时刻的所述气压值与所述拟合值的差异作为对应时刻的拟合差异；对所述拟合差异进行聚类得到第一簇，结合所述拟合差异、所述第一簇数量与第一簇间所述拟合差异的差异获取摆动度；稳定分析模块，用于将预设工作时间段内每个时刻的所述气压值与所述拟合值的差值作为拟合差值，获得预设工作时间段内拟合差值序列；根据所述拟合差值筛选出稳定分布时刻，结合所述稳定分布时刻的位置、所述稳定分布时刻对应拟合差值的分布与所述拟合差值序列的长程相关性获取时刻稳定度；数据调整模块，用于依据所述摆动度与所述时刻稳定度获取调整度；根据当前时刻之前的预设第一数量个时刻的所述拟合差值的正负情况和所述调整度，对当前时刻的所述拟合值进行调整得到调整拟合值；微压氧舱气压管理模块，用于根据所述调整拟合值对微压氧舱内气压变化数据进行管理。2.根据权利要求1所述的一种微压氧舱及数据管理系统，其特征在于，所述拟合值的获取方法，包括：将所述气压值描绘在二维坐标系中得到标记点；所述二维坐标系的横坐标为气压值获取时刻，纵坐标为气压值；使用最小二乘法将所有所述标记点与至少两条曲线分别进行拟合，得到每条曲线的拟合优度；将拟合优度最大的曲线上各时刻的值作为对应时刻的所述拟合值；每个时刻均有所述气压值和所述拟合值。3.根据权利要求1所述的一种微压氧舱及数据管理系统，其特征在于，所述摆动度的获取方法，包括：计算每个所述第一簇内所述拟合差异的均值，作为对应第一簇的簇摆动特征值；将所述簇摆动特征值的最大值与最小值的差值与预设常数的和，作为簇类差异值；将所有所述拟合差异的均值作为初始摆动度；所述簇类差异值、所述第一簇的数量和所述初始摆动度均与所述摆动度为正相关的关系。4.根据权利要求1所述的一种微压氧舱及数据管理系统，其特征在于，所述长程相关性的获取方法，包括：将所述拟合差值序列按照时序倒序排列，获得摆动趋势序列；对所述摆动趋势序列使用DFA去趋势分析，获取Hurst指数；将所述Hurst指数作为所述长程相关性。5.根据权利要求1所述的一种微压氧舱及数据管理系统，其特征在于，所述稳定分布时刻的获取方法，包括：对所述拟合差值进行聚类得到第二簇；计算每个所述第二簇内所述拟合差值的均值的绝对值作为对应第二簇的簇间差值，将最小所述簇间差...

【专利技术属性】
技术研发人员：董其旭，赵刚，丁建平，
申请(专利权)人：青岛鑫屋精密机械有限公司，
类型：发明
国别省市：