Page 302 - 智慧园区物联网平台应用与行业分析

智慧园区物联网平台应用与行业分析
Smart Park IoT Platform Application and Industry Analysis

式中，S 为训练样本集，A 为全体样本集。

信息增益越大，则该特征的选择性越好。随机森林算法具有准确度高、输入变量
维度多、学习过程快速等特点，已被应用于各类智能决策。
（二）物联网技术
物联网是互联网的进一步延伸，它将信息通信网络扩展到了更为广泛的物理世界。

各行业终端设备的多样化和网络普及范围的扩大，促使物联网的应用越来越广泛。通
过智慧园区内的各种传感器设备（监控器、压力感应装置等），按照约定协议，通过
无线传输的方式实现物与物之间的互联互通。物联网感知的关键技术包括传感器技术、

射频识别技术、蓝牙技术、ZigBee 技术和二维码技术等。
（三）大数据分析与挖掘技术
大数据平台的核心包括数据分布式存储和分布式计算两部分。为使园区智慧决策
系统适应复杂的变化环境，平台采用 BP 神经网络算法，实现预期系统功能，完成网

络的输出和迭代进化。神经网络的输出为：

式中，θj 为神经元的阈值；Netin 为第 i 个神经元的净输入，其表达式为：

式中，xi 为神经元的输入，是事故预警模型的关键自变量；ωi 为连接权值调节各

输入量的占比。
网络的进化通过 BP 算法辅助完成，依靠微积分中的链式求导法，将误差反向传播，
以修正各连接神经元的权值。最终，实现可以实时更新并不断进化的大数据挖掘及分

析系统。
（四）架构技术
将架构技术应用于智慧园区建设时，可结合用户需求开发不同的应用。软件架构
技术存在于大量的软件结构及程序开发中，利用科学的数据结构规划可发挥其架构功

能。本文采用 SOA 技术将多种微型服务结合起来，采用集中式缓存提高了系统的数
据一致性，成功建设了高可用、高性能、易扩展、可伸缩的智慧园区系统。

四、智慧园区的应用

智慧园区集中整合了人脸道闸、智能会议、无感考勤、智慧办公等系统，形成了
智慧管理平台，实现了园区场景的智能化、运营可视化、管理精细化。

290