传感器网络环境监测时间序列数据的高斯过程建模与多步预测

发布时间：2017-10-17 00:09

  本文关键词：传感器网络环境监测时间序列数据的高斯过程建模与多步预测

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【摘要】：针对传感网环境监测应用采集的时间序列数据,提出了一种新的基于高斯过程模型的多步预测方法,实现了对未来时刻的环境监测数据的预测。高斯过程模型通过核函数描述数据的特性,通过对环境监测数据的经验模态分解,以及对其内在物理特性的分析,构建了针对环境监测数据的高斯过程核函数,实现了对数据变化模式的描述。在基于3个数据集的5个种类、20 000多个环境监测数据上进行了性能对比实验,结果表明,与对比预测方法相比,提出的高斯过程多步预测方法对未来时刻的环境监测数据的平均预测精度可以提高20%,可以应用于环境参数未来趋势分析、异常环境事件预警等场景。
【作者单位】： 中国科学院计算技术研究所;中国科学院大学;
【关键词】： 传感网环境监测 时间序列 高斯过程 多步预测
【基金】：中国科学院战略性先导科技专项基金资助项目(XDA06010403) 国家国际科技合作专项基金资助项目(2013DFA10690) 国家自然科学基金资助项目(61100179,61202412)~~
【分类号】：TN929.5;TP212.9
【正文快照】： 1引言无线传感器网络(WSN,wireless sensor net-work)[1]以其低功耗、低成本、分布式和自组织的特点在环境监测领域得到了广泛的应用[2]。在环境监测应用中,传感器节点部署于用户关心的环境中(如湖泊、展陈室等),定期采集用户感兴趣的环境数据(如PH、温度等),并上传到数据中心

【参考文献】

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本文编号：1045669