基于高斯过程建模的物联网数据不确定性度量与预测

发布时间：2017-12-04 23:05

  本文关键词：基于高斯过程建模的物联网数据不确定性度量与预测

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【摘要】：物联网已经成为农业大数据最重要的数据源之一,自动观测数据的质量控制对农业生产分析以及基础科研数据应用非常重要。针对农业物联网观测的一类非平稳时间序列数据中的数据缺失、野值剔除、感知故障预警和长时间预测等问题,采用光滑弱假设高斯先验,构建了基于高斯过程的自回归模型表征的动态系统,并通过样本集学习,形成能考虑噪声干扰的传感变化规律建模,并可提供预测误差带用于预测数据的不确定性度量。针对原始数据的缺失和野值问题,采用基于高斯过程的短期预测,可补齐缺失数据,利用其不确定性度量可甄别数据野值,进行野值剔除与替换,并在此基础上判断感知故障;给出了基于输入数据不确定性传播的多步迭代预测方法,使长期预测仍可以跟踪农业数据的动态轨迹,并可为其预测值提供不确定性度量;将温室采集的真实传感数据用于分析试验,验证了高斯过程用于服务器端的农业时间序列数据采集质量控制的可行性。
【作者单位】： 山东农业大学机械与电子工程学院;山东省园艺与装备重点实验室;挪威科技大学产品质量工程系;山东农业大学作物生物学国家重点实验室;
【基金】：“十二五”国家科技支撑计划资助项目(2014BAD08B01-2) 国家自然科学基金资助项目(51475278) 山东科技发展计划资助项目(2013GNC11203、2014GNC112010) 山东农业大学农业大数据资助项目
【分类号】：S126;TP391.44;TN929.5
【正文快照】： 3.挪威科技大学产品质量工程系,特隆赫姆7491;4.山东农业大学作物生物学国家重点实验室,泰安271018)引言农业生产周期长、影响因子复杂,要了解其因果关系十分困难,通过大数据技术[1]促进农业生产与发展的潜力已经初现。随着精准农业、智慧农业[2]、物联网和云计算的快速发展,

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本文编号：1252661