【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别涉及一种智慧城市数据处理方法。
技术介绍
1、智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息集成技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理论和新模式。
2、由于智慧城市的数量很大，需要对数据进行保护，但是目前常见的保护方式是按照提前设定好的防火墙进行防护，但是，不同时刻下的数据异常是不同的那么所对应的安全可能也是不同的，所以，提前设定好的防火墙会存在防护不到位的可能性。
3、因此，本专利技术提出一种智慧城市数据处理方法。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种智慧城市数据处理方法，用以通过对业务列表进行分析，来对过程线程进行标准化处理构建矩阵，方便后续寻找异常，进一步通过寻找兴趣描点来实现对风险的合理确定，保证防护的有效性。
2、本专利技术一种智慧城市数据处理方法，包括：
3、步骤1：基于物联网平台获取智慧城市的业务列表，并根据所述业务列表中每个业务项目的项目类型以及项目紧急程度向对应业务项目配置启动执行时间；
4、步骤2：捕捉每个业务项目基于启动执行时间开始执行后的过程线程，并对所述过程线程中执行数据进行标准化处理，构建得到项目矩阵；
5、步骤3：对所述项目矩阵进行分析，获取得到所述项目矩阵的兴趣描点，并构建得到对应业务项目的需求序列；
6、步骤4：对所有需求序列进行差异化处理，并对差异序列进行描述挖掘确定业务列表中每个业务项目的入侵风险；>
7、步骤5：根据所涉及到的入侵风险构建安全防护屏障，并设置在所述物联网平台中对后续获取的业务数据进行安全防护。
8、优选的，根据所述业务列表中每个业务项目的项目类型以及项目紧急程度向对应业务项目配置启动执行时间，包括：
9、确定与项目类型一致的类型重要性，同时，捕捉所述业务列表中每个业务项目的接收时间；
10、根据类型重要性、接收时间以及项目紧急程度，确定对应项目类型的排序值p0；
11、；其中，表示对重要性的标准化系数；z1表示类型重要性；表示对接收时间的标准化系数；为当下时间；为接收时间；表示对紧急程度的标准化系数；表示项目紧急程度；max表示最大值符号；表示基于的方差；
12、对所述排序值进行由大到小的排序，确定排序结果中是否存在重叠值；
13、若不存在，依据相邻排序值的差值大小分别向相邻排序值中的靠后排序值所对应的业务项目分配等待间隔时间；
14、若存在且只有1个连续处是重叠的，则根据向每个重叠值分配等待间隔时间，其中，p1为基于连续处的最后一个排序值的下一个排序值；p2为基于连续处的第一个排序值的上一个排序值；n1表示对应连续处的重叠值的个数；表示基于所配置的空闲时间；
15、若存在且有多个连续处是重叠的，若，则按照向每个连续处的重叠值分配等待间隔时间，其中，表示预设值；
16、若，确定每个连续处的锁定调整个数以及调整值，来对与相应连续处相邻的不连续处的与锁定个数一致的排序值进行调整，来将时间按照调节结果进行相应处理，并进行等待时间间隔配置；
17、基于原始时间与等待间隔时间得到每个业务项目的启动执行时间。
18、优选的，确定每个连续处的锁定调整个数以及调整值，包括：
19、锁定对应连续处的第一排序差值以及排序值的第一个数，同时，获取与对应连续处距离最近的另一连续处，并确定对应连续处与另一连续处之间的第二排序差值以及排序值的第二个数；
20、将所述第一排序差值、第一个数、第二个数以及第二排序差值输入分析模型中，获取得到对应连续处基于前边不连续排序值的第一锁定个数、第一值变量以及基于后边不连续排序值的第二锁定个数以及第二值变量；
21、其中，第一锁定个数与第二锁定个数即为锁定调整个数；
22、其中，第一变量值与第二变量值为对应锁定不连续排序值的调整值。
23、优选的，所述项目矩阵的列为同时刻下的不同执行参数的标准化数值，行为同个执行参数在不同时刻下的标准化数值。
24、优选的，对所述项目矩阵进行分析，获取得到所述项目矩阵的兴趣描点，包括：
25、分别构建所述项目矩阵中每行向量的第一曲线，并分别将每个第一曲线按照时刻点进行一致性对比分析，对每列的一致分析结果中不一致点的元素进行第一标注；
26、同时，对每个第一曲线按照对应执行参数的执行周期以及执行标准进行分析，对每行中存在的凸显元素进行第二标注；
27、基于第一标注结果以及第二标注结果筛选重叠元素，并将重叠元素作为兴趣锚点；
28、将所述项目矩阵中的重叠元素剔除后，来计算每行中剩余标注元素的异常值；
29、；其中，表示对应行的异常值；表示对应行的剩余标注元素的个数；表示对应行的元素总个数；表示第i01个剩余标注元素的值；表示第i01个剩余标注元素在对应执行时刻下的标准值；表示所有中的最大值；
30、计算对应异常值的损耗因子；
31、根据异常值与损耗因子计算最后值；
32、若最后值大于预设值，则选取与匹配的元素作为兴趣描点；
33、否则，判定对应行向量的剩余标注元素中不存在兴趣描点。
34、优选的，计算对应异常值的损耗因子，包括：
35、;其中，y02表示执行过程中对执行参数存在的损耗因子；表示所匹配的最大异常值；表示微调函数；表示基于的微调系数；表示对应行中未进行标注的所有元素的方差。
36、优选的，对所有需求序列进行差异化处理，并对差异序列进行描述挖掘确定业务列表中每个业务项目的入侵风险，包括：
37、对需求序列与标准序列进行差异化处理，得到差异序列；
38、将差异序列中大于预设安全值的序列值的序列描述进行提取，并输入到描述挖掘模型中得到与所述序列描述相关的历史风险列表；
39、提取所述历史风险列表中的高频风险以及从历史风险列表中锁定与序列描述的描述相似度高于预设度的相似风险；
40、将高频风险以及相似风险作为对应业务项目的入侵风险。
41、优选的，根据所涉及到的入侵风险构建安全防护屏障，包括：
42、提取每个业务项目中的最高等级风险以及对业务项目的所有入侵风险进行正态概率分布分析，获取满足正态概率分布的入侵风险的平均等级风险；
43、基于所述最高等级风险、平均等级风险以及风险类型，从防护数据库中匹配防护方式；
44、基于匹配的防护方式构建安全防护屏障。
45、与现有技术相比，本申请的有益效果如下：
46、通过对业务列表进行分析，来对过程线程进行标准化处理构建矩阵，方便后续寻找异常，进一步通过寻找兴趣描点来实现对风险的合理确定，保证防护的有效性。
47、本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智慧城市数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种智慧城市数据处理方法，其特征在于，根据所述业务列表中每个业务项目的项目类型以及项目紧急程度向对应业务项目配置启动执行时间，包括：
3.根据权利要求1所述的一种智慧城市数据处理方法，其特征在于，确定每个连续处的锁定调整个数以及调整值，包括：
4.根据权利要求1所述的一种智慧城市数据处理方法，其特征在于，所述项目矩阵的列为同时刻下的不同执行参数的标准化数值，行为同个执行参数在不同时刻下的标准化数值。
5.根据权利要求1所述的一种智慧城市数据处理方法，其特征在于，对所述项目矩阵进行分析，获取得到所述项目矩阵的兴趣描点，包括：
6.根据权利要求5所述的一种智慧城市数据处理方法，其特征在于，计算对应异常值的损耗因子，包括：
7.根据权利要求1所述的一种智慧城市数据处理方法，其特征在于，对所有需求序列进行差异化处理，并对差异序列进行描述挖掘确定业务列表中每个业务项目的入侵风险，包括：
8.根据权利要求1所述的一种智慧城市数据处理方法
...【技术特征摘要】
1.一种智慧城市数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种智慧城市数据处理方法，其特征在于，根据所述业务列表中每个业务项目的项目类型以及项目紧急程度向对应业务项目配置启动执行时间，包括：
3.根据权利要求1所述的一种智慧城市数据处理方法，其特征在于，确定每个连续处的锁定调整个数以及调整值，包括：
4.根据权利要求1所述的一种智慧城市数据处理方法，其特征在于，所述项目矩阵的列为同时刻下的不同执行参数的标准化数值，行为同个执行参数在不同时刻下的标准化数值。
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【专利技术属性】
技术研发人员：管洪清，徐亮，孙浩云，张元杰，王伟，
申请(专利权)人：青岛文达通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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