背景介绍
近年来，国内一直大力发展数字经济，从共享单车到新能源汽车，其主要推动力在于硬件性能的不断提升，软件系统的不断优化，带动了物联网行业不断的向前发展。物联网想要真正赋能实体经济，需要多个学科之间相互协调，整个过程中存在巨量的市场，也存在一些小众领域，能吃一些残羹剩饭。
传统的系统架构为：通过网关将嵌入式硬件采集的数据上传到物联网云平台，整个过程中需要占用的硬件资源比较多，系统的实时性比较差。近年来，随着人工智能算法的不断发展，出现了各种轻量化的神经网络模型，能够支持数据边缘侧进行实时处理（特征提取），并将结果反馈到云平台。
智能算法
调研发现，传感器采集的数据大多属于时序数据，工程师能够通过算法对信息规律地分析和挖掘，实现对未来事件的准确预测，相关成果广泛应用于人体运动状态预测、依据ECG信号识别人体生理状态、污染物浓度预测、机械设备寿命预测、地基变形规律预测以及股票的涨跌预测等。
传统的时间序列预测主要基于统计学方法，通过数学模型描述数据背后的耦合关系，主要包含：指数平滑法、移动平均（MA）、 自回归（AR）等。然而很多实际场景中很难建立准确的数学模型（ECG生理信号等），因此，近些年为了解决该问题，发展出RNN以及LSTM等机器学习算法，具体原理如下所示：
LSTM内部主要包含三个门（遗忘门、输入门和输出门）和记忆单元 （Memory Cell）两块，其中，遗忘门、输入门和输出门的数学表达式为：
单元状态的更新函数为：
系统的输出为：
附1：AR模型：当前值是前 p 时刻序列的线性组合，核心本质属于线性拟合，通过求解矩阵方程组获取拟合拟合参数；
附2：LSTM的数学模型跟力学涉及的材料本构极为相似，在什么时候有限元解是唯一的，什么时候是无解的，最后可以用数学上不动点原理来解答。
应用实例
智能可穿戴设备在生活中具有广泛的应用，能够自动采集人体的状态数据。本项目中建立了LSTM模型，后续导入智能手机获取的加速度信号进行训练，判断穿戴者的状态（坐下、站立、走动、跑步以及跳动）。本项目采用6组时序数据作为训练集，每组数据包含X、Y、Z方向的加速度信号，具体过程如下所示：
后续将LSTM模型封装为函数，直接部署到网关中，本项目采用的网关硬件参数为： 4核心；内存：512M；存储容量：4g ；支持sd卡；
clear all;clc;
load HumanActivityTrain
% XTrain
X = XTrain{1}(1,:);
classes = categories(YTrain{1});
figure
for j = 1:numel(classes)
label = classes(j);
idx = find(YTrain{1} == label);
hold on
plot(idx,X(idx))
end
hold off
numFeatures = 3;
numHiddenUnits = 200;
numClasses = 5;
layers = [ ...
sequenceInputLayer(numFeatures)
lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
fullyConnectedLayer(numClasses)
softmaxLayer
classificationLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',60, ...
'GradientThreshold',2, ...
'Verbose',0, ...
'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);
