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时间:2019-11-22
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1、第22卷第2期运筹与管理Vol.22,No.22013年4月OPERATIONSRESEARCHANDMANAGEMENTSCIENCEApr.2013基于模糊时间序列的传感器网络感知数据预测模型南国芳,周帅印,李敏强,寇纪淞(天津大学系统工程研究所,天津300072)摘要:传感器网络监控系统属于大型复杂系统,由感知节点以一定的时间间隔向sink节点发送感知数据,以实现对应用环境的监控。由于网络本身及应用环境的影响,得到的感知数据往往存在不确定性。此外,周期性报告数据模式影响到实时监控数据的精确性。本文应用时间序列模型预测传感器数据以响应用户查询,可有效降低网络通信量
2、。通过对无线传感器网络的数据分析,引入多属性模糊时间序列预测模型,充分考虑了无线传感器网络时间序列中存在的趋势因素,并提出了适合于传感器网络的修正预测模型。实验结果表明模糊时间序列模型可有效预测传感器网络数据,且能提高预测精度。关键词:信息管理与信息系统;模糊时间序列预测模型;传感器网络;分布式数据库中图分类号:TP18文章标识码:A文章编号:1007-3221(2013)02-0143-07ForecastingModelofSensingDataforSensorNetworksBasedonFuzzyTimeSeriesNANGuo-fang,ZHOUShuai
3、-yin,LIMin-qiang,KOUJi-song(InstituteofSystemsEngineering,TianjinUniversity,Tianjin300072,China)Abstract:Themonitoringsystembyusingsensornetworksbelongstolargescaledcomplexnetwork,wheresens-ingdataaredeliveredatafixedtimeintervalinapredefinedwaytothesinknodeforuserqueries,therebytheappl
4、icationenvironmentcanbemonitored.Duetothefactthatthequalityofserviceisaffectedbysensornet-worksandtheapplicationenvironment,thesensordatacollectedisusuallywithuncertainty.Inaddition,themechanismofperiodicallyreportmayalsoleadtoinaccurateinformationforrealtimeapplication.Inthispaper,weap
5、plytimeseriesmodeltoforecastthesensordata,thenresponsetheuserqueries,whichwillreducethecommunicationoverhead.Byanalyzingsensingdataproducedbysensornetworks,amulti-attributefuzzytimese-riesforecastingmodelisalsointroduced,andittakesthetrendfactorexistingintimeseriesintoconsideration.Anim
6、provedmodelthatsuitstheforecastofsensingdataisultimatelyproposed.Simulationresultsshowthattheproposedfuzzytimeseriesforecastingmodelcaneffectivelypredictfuturesensingdataofsensornetworksandim-provethepredictingaccuracy.Keywords:informationmanagementandinformationsystem;fuzzytimeseriesfo
7、recastingmodel;sensornet-works;distributeddatabase0引言面向工业生产监控的移动无线传感器网络监控系统属于大型复杂系统,是由大量的同质或异质的移动感知节点以自组网的形式构成,其目的是协同地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息,从而实现对复杂环境的监控。近年来,无线传感器网络受到了研究者越来越多的重视,且被应用到许多不同[1~3][4][5]的领域中,例如农业,环境监控,工业监控等。目前,无线传感器网络节点主要被部署在很多敏收稿日期:2011-12-03基金项目:国家自然科学基金资助项目(7107
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