Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
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 | |
陈艳; 王子健; 赵泽; 李栋; 崔莉 | |
2015 | |
发表期刊 | 通信学报 |
ISSN | 1000-436X |
卷号 | 36.0期号:010页码:252 |
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。 |
关键词 | 传感网环境监测 时间序列 高斯过程 多步预测 |
语种 | 英语 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/36462 |
专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
第一作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈艳,王子健,赵泽,等. 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[J]. 通信学报,2015,36.0(010):252. |
APA | 陈艳,王子健,赵泽,李栋,&崔莉.(2015).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.通信学报,36.0(010),252. |
MLA | 陈艳,et al."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".通信学报 36.0.010(2015):252. |
条目包含的文件 | 条目无相关文件。 |
个性服务 |
推荐该条目 |
保存到收藏夹 |
查看访问统计 |
导出为Endnote文件 |
谷歌学术 |
谷歌学术中相似的文章 |
[陈艳]的文章 |
[王子健]的文章 |
[赵泽]的文章 |
百度学术 |
百度学术中相似的文章 |
[陈艳]的文章 |
[王子健]的文章 |
[赵泽]的文章 |
必应学术 |
必应学术中相似的文章 |
[陈艳]的文章 |
[王子健]的文章 |
[赵泽]的文章 |
相关权益政策 |
暂无数据 |
收藏/分享 |
除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。
修改评论