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本发明公开了一种基于物联网的智慧楼宇数据采集系统，涉及智慧楼宇技术领域，解决了未采用分段式采集的方式，而是采用统一数据采集的方式，便会导致后续的分析处理中，只能得知所采集的数据在统一处理过程中偏差较大的技术问题，将采集的多组分段数据进行合并处理，对若干组评价参数进行合并评价处理，将评价参数与预设的阈值参数进行比对，再根据低佳参数提取对应的i值，从若干个i值内提取对应的规律值，代表对应的智能楼宇在特定的时刻的评价参数较低，采用分时段采集的方式，便可有效确保对应的采集数据在后续处理中更加精细化，同时也可清晰得知对应智能楼宇的整体参数状态，外部人员也可能够及时作出对应的处理方案。

本发明公开了一种基于预测数据的异常能耗二次监测的方法及系统，其包括：根据注塑机输出数据获得所述第一监测点的相关点；根据所述相关点进行第一预设计算规则的计算，获得第一计算结果；当所述第一计算结果满足所述第一预设条件时，将所述第一监测点进行点异常标记；根据所述相关点进行第二预设计算规则的计算；当所述计算结果满足所述第二预设条件时，将所述第一监测点进行模式异常标记；通过能耗曲线作为标准，对所述点异常标记的点集合和所述模式异常标记的点集合进行离散监测，获得第一监测结果。解决了现有技术存在数量较大的误检点，在检测模式异常的时候，存在捕获较多干扰数据和漏检异常，且精度也较低的技术问题。

本发明公开了一种基于机器学习的注塑机能耗预测方法及系统，其包括：获得预设参数信息；对注塑机进行数据采集，获得原始数据集；获得训练数据、测试数据；基于原始参数利用所述训练数据对AGRU神经网络进行训练，构建能耗预测模型；获得第一适度值；判断所述第一适度值是否满足第一预定条件；当满足时，获得优化能耗预测模型，并通过所述测试数据对所述能耗预测模型进行测试；获得监测数据；将所述监测数据作为输入数据输入所述优化能耗预测模型，获得输出结果。解决了现有技术中的注塑机能耗预测方法存在预测精度低和预测速度慢的缺点，使得无法精准快速预测注塑机的能量损耗，进而无法实时掌握设备工作运行情况的技术问题。