面向气象观测的传感器网络中温度数据修正算法研究

发布时间：2023-05-12 22:46

　　由于无线传感器网络具有普及性、易用性、价格低廉等特征,如今在许多工业和科研中得到越来越多的应用。目前国内主要通过自动气象站来监测各种气象要素,但是由于其建设成本昂贵,往往不能够进行高密度的部署。利用无线传感器网络对地表空气温度进行监测,可以很大程度地降低监测成本,并且它具有部署简单、机动性强等特点。然而在这种方案中,使用的廉价传感器和保护外壳材料都不够专业,传感器节点在感知温度的同时会受到太阳辐射、降水、降水等天气的影响,导致感测值偏离实际数据。并且在节点运行过程中还会产生部分异常值。因此,本文提出了一种基于BP神经网络的误差修正方案和基于滑动窗口的异常值修正方案,本文研究内容和创新成果如下:1、针对气象无线传感器网络中单个节点的感测数据进行预处理与分析,通过与标准温度进行对比,找出了影响空气温度数据质量最为强烈的因素为太阳辐射强度。然后设计了一个BP神经网络模型,以太阳辐射强度作为输入参数,节点温度与标准温度之间的误差作为输出参数,建立修正模型。在修正阶段,用测试数据中的太阳辐射强度值作为输入,得到各个时间节点需要修正的值,然后用实际感测值减去修正值,得到修正后的数据。实验结果表明,...

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 课题来源
    1.2 研究背景和意义
    1.3 研究现状
        1.3.1 无线传感器网络研究现状
        1.3.2 传感器网络异常检测研究现状
    1.4 研究的主要内容和组织结构
        1.4.1 主要内容
        1.4.2 论文组织结构
第二章 相关理论及介绍
    2.1 无线传感器网络介绍
        2.1.1 无线传感器网络结构概述
        2.1.2 气象无线传感器网络介绍
    2.2 无线传感器网络中的异常值检测概述
        2.2.1 异常值的定义
        2.2.2 异常值分类标准
        2.2.3 异常值类型
        2.2.4 无线传感器网络中的异常点检测问题
    2.3 本章小结
第三章 基于BP神经网络的气温异常数据修正方法研究
    3.1 引言
    3.2 提出的方法
        3.2.1 修正方案总体流程
        3.2.2 无线气象传感器网络数据分析
        3.2.3 相关工作
        3.2.4 气象数据插值处理
        3.2.5 传感器节点感知延迟修正
        3.2.6 BP神经网络修正模型
    3.3 修正结果分析
        3.3.1 修正结果展示
        3.3.2 修正结果评估
    3.4 本章小结
第四章 基于滑动窗口的异常值检测与修正算法研究
    4.1 引言
    4.2 提出的方法
        4.2.1 相关定义
        4.2.2 算法描述
        4.2.3 窗口的定义
        4.2.4 预测模型
        4.2.5 异常值判定
        4.2.6 参数初始化
    4.3 修正结果分析
        4.3.1 修正结果展示
        4.3.2 修正结果评估
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
致谢
参考文献
作者简介
    基本情况
    参与项目
    攻读硕士学位期间发表的论文
    软件著作权



本文编号：3814782