PM2.5无线传感器网络的数据恢复

发布时间：2017-08-22 22:31

  本文关键词：PM2.5无线传感器网络的数据恢复

  更多相关文章： PM2.5数据恢复 局部低秩 概率分布恢复 核范数优化 热启动

【摘要】：随着空气污染情况越发严重,PM2.5等空气质量指标已经引起了人们的广泛关注。为了实时监测空气质量,政府部门、企业部署了大量的空气质量监测仪器,这些仪器会实时产生数据,但是由于各种网络传输错误原因,部分数据并没有记录到中央服务器的数据库中。数据的丢失会给查询相关数据以及之后的数据分析带来极大困难。如何恢复丢失数据是非常有意义的。本文主要研究PM2.5无线传感器数据库丢失数据的恢复。传感器网络数据丢失已经引起了广泛的关注,一些无线网传感器网络数据恢复算法已经被提出。然而,这些算法往往只恢复数值,这样有可能带来较大的误差,在某些应用场景,恢复数据的期望值或者概率分布要比只恢复数值更有意义。并且对于大部分已有的无线传感器网络数据恢复算法,其算法基本依赖于数据的低秩性与稀疏性。对于PM2.5,由于其布置地点的环境复杂性,其数据往往不符合低秩性。本文针对PM2.5数据的特性,给出了两种应用环境下PM2.5数据恢复方法。针对少量部署情况,我们从实验中发现如下性质：PM2.5在一定长度时间内符合高斯分布其随时间采样不具有低秩性；经过滑动窗口采样,我们发现其分布参数亦不低秩；针对上述数据特性,我们发现了适用于分布参数局部低秩的距离：Tanimoto_coefficient和e_cosine_coefficient,提出了相应的基于矩阵分解的协同过滤方法。针对大量部署情况,我们实验证明在一段时间内PM2.5具有一般低秩性,我们提出了一种热启动、快速的带有时间平滑约束的恢复算法。实验表明我们提出的算法相比传统的矩阵分解算法是准确的,有效的。
【关键词】：PM2.5数据恢复 局部低秩 概率分布恢复 核范数优化 热启动
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP309.3;TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 绪论8-15
• 1.1 无线环境监测传感器数据恢复概述8-11
• 1.1.1 研究背景及研究意义9-10
• 1.1.2 PM2.5无线传感器特点10
• 1.1.3 PM2.5无线传感器数据恢复的挑战10-11
• 1.1.4 PM2.5无线传感器数据恢复概述11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 丢失数据恢复研究现状11-12
• 1.2.2 无线传感器丢失数据恢复研究现状12-13
• 1.2.3 PM2.5无线传感器丢失数据恢复研究现状13
• 1.2.4 局部低秩数据恢复研究现状13
• 1.3 主要研究工作13-14
• 1.3.1 PM2.5数据丢失模式分类以及PM2.5数据特性发现13
• 1.3.2 稀疏部署的PM2.5传感器数据恢复13-14
• 1.3.3 密集部署的PM2.5传感器数据恢复14
• 1.4 论文结构与安排14-15
• 第2章 数据预处理与分析以及相关定义15-24
• 2.1 原始数据丢失模式的分类15
• 2.2 PM2.5数据的概率分布15-16
• 2.3 PM2.5数据的冗余度分析16-20
• 2.3.1 稀疏部署下PM2.5数据不具有低秩性16-17
• 2.3.2 稀疏部署下PM2.5数据的分布参数不具有低秩性17-19
• 2.3.3 大量密集部署下PM2.5数据具有低秩性19-20
• 2.3.4 PM2.5数据具有时间滞后关联性20
• 2.4 基本形式化定义20-23
• 2.5 本章小结23-24
• 第3章 稀疏布置下PM2.5数据恢复算法24-35
• 3.1 算法基础24-29
• 3.1.1 基于低秩性的矩阵分解的数据恢复算法24-25
• 3.1.2 利用数据局部低秩的矩阵分解的数据恢复算法25-29
• 3.2 稀疏部署下的参数恢复29-33
• 3.2.1 均值参数的恢复29-30
• 3.2.2 方差参数的恢复30-31
• 3.2.3 协相关系数参数的恢复31-32
• 3.2.4 HDM、C-HDM选择问题32-33
• 3.3 稀疏部署下的用户需求数据恢复33-34
• 3.4 本章小结34-35
• 第4章 密集部署下PM2.5数据恢复算法35-48
• 4.1 基于数据低秩以及时空平滑的无线传感器数据恢复算法35-41
• 4.2 基于dual ascent解法的PM2.5无线传感器数据恢复算法41-46
• 4.3 利用传感器相关性恢复PM2.5丢失数据46
• 4.4 本章小结46-48
• 结论及后续48-49
• 参考文献49-53
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果53-55
• 致谢55

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本文编号：721452