【摘要】：在物聯(lián)網(wǎng)中,最重要、最核心的單元是種類各異、功能各異的大大小小傳感器。隨著傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展,傳感器部署成本不斷降低等因素的影響,越來(lái)越多的傳感器將會(huì)部署到城市的各個(gè)角落。與此同時(shí),建立起對(duì)這些傳感器管理、控制、分享平臺(tái)的需求將會(huì)變得越來(lái)越突出。而在建立物聯(lián)網(wǎng)傳感器管理平臺(tái)會(huì)面臨如下一些問(wèn)題：由于通常建立起管理平臺(tái)與部署傳感器的工程是同時(shí)進(jìn)行的,對(duì)管理平臺(tái)的并發(fā)性要求以及能否應(yīng)對(duì)大數(shù)量級(jí)的傳感器的處理問(wèn)題將會(huì)凸顯出來(lái)。這些問(wèn)題對(duì)于傳感器平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)以及后期調(diào)整會(huì)有重大的影響。另外,對(duì)于傳感器管理平臺(tái)的性能測(cè)試來(lái)說(shuō),測(cè)試組會(huì)實(shí)地部署大量的測(cè)試傳感器用來(lái)測(cè)試傳感器管理平臺(tái)的性能,而在部署過(guò)程中會(huì)耗費(fèi)掉大量的人力與物力。這對(duì)于建立傳感器管理平臺(tái)來(lái)說(shuō)會(huì)增加額外的成本。其次,對(duì)于千差萬(wàn)別的傳感器數(shù)據(jù),如何從中提取出有價(jià)值的模式信息,構(gòu)建基于傳感器變化特性的數(shù)據(jù)模型,便于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)的處理,進(jìn)而便于對(duì)數(shù)據(jù)分析整理,仍是待解決的問(wèn)題。 針對(duì)上述問(wèn)題,本文主要研究集中在兩個(gè)方向點(diǎn)上,一是研究基于物聯(lián)網(wǎng)傳感器的仿真數(shù)據(jù)模型的關(guān)鍵方法。即基于現(xiàn)有實(shí)驗(yàn)室所搭建的物聯(lián)網(wǎng)研究環(huán)境,收集已有傳感器數(shù)據(jù),對(duì)物聯(lián)網(wǎng)中的傳感器特性進(jìn)行分析研究,并根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)傳感器特征設(shè)計(jì)用于傳感器數(shù)據(jù)仿真的關(guān)鍵算法。本文提出基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的短期回歸預(yù)測(cè)模型與基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的周期模式提取模型這兩個(gè)用于傳感器數(shù)據(jù)建模的關(guān)鍵模型。另一方面是對(duì)設(shè)計(jì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)仿真資源開(kāi)放平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)以及關(guān)鍵模塊設(shè)計(jì)進(jìn)行相關(guān)的研究工作,搭建出物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)仿真資源開(kāi)放平臺(tái),為之前建立的傳感器數(shù)據(jù)仿真模型提供運(yùn)行的環(huán)境以及對(duì)外服務(wù)媒介。另外,基于JAVAWEB完成對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)仿真資源開(kāi)放平臺(tái)的關(guān)鍵模塊的相關(guān)開(kāi)發(fā)工作。
【圖文】：

一二年一月到二零一三年五月的數(shù)據(jù)。本文將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到MATLAB中，根據(jù)時(shí)間與幅值，繪制了圖3-1至圖34的數(shù)據(jù)圖。（圖3-1至圖3-4的橫軸是時(shí)間跨度，縱軸接下圖的順序分別是0.1攝氏度rC)、0.1米每秒（m/s)、0.1百帕（hPa)、1%相對(duì)濕度）根據(jù)數(shù)據(jù)的圖示，可以發(fā)現(xiàn)不同的傳感器的數(shù)據(jù)趨勢(shì)以及模式都不盡相同，這對(duì)傳感器數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了難度與挑戰(zhàn)。但是，本文可以從周期性、波動(dòng)性、數(shù)據(jù)趨勢(shì)三方面對(duì)這些傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分析。例如，從周期性來(lái)分析，溫度傳感器數(shù)據(jù)和氣壓傳感器數(shù)據(jù)具有明顯的周期性。這是因?yàn)閺囊砸荒陻?shù)據(jù)為基礎(chǔ)來(lái)看，溫度數(shù)據(jù)在一年中會(huì)經(jīng)歷春夏秋冬四季。而對(duì)于溫度來(lái)說(shuō)，每年與每年的數(shù)據(jù)差別不是非常大，因此從以年的角度來(lái)看，溫度數(shù)據(jù)保持周期性較為明顯。而與此相對(duì)

..….1..,......,.._,.-...丨—...丨Mu 丨叫，，__I■叫....曙丨丨—__—“，圖3-5 基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的短期回歸預(yù)測(cè)模型3.2.3模型仿真與結(jié)果分析3.2.3.1模型仿真在仿真中，本文選用之前提到的測(cè)量北京地區(qū)的風(fēng)力傳感器數(shù)據(jù)、氣壓傳感器數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)、相對(duì)濕度數(shù)據(jù)作為主要分析的目標(biāo)。其中，每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)中有517個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。本文將其分成訓(xùn)練集和測(cè)試集兩部分。取前400個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)為訓(xùn)練數(shù)據(jù)點(diǎn)，后40個(gè)數(shù)據(jù)為測(cè)試數(shù)據(jù)點(diǎn)。在測(cè)試中，本文將測(cè)試一步預(yù)測(cè)、兩步預(yù)測(cè)、三步預(yù)測(cè)來(lái)作為測(cè)試的內(nèi)容。同時(shí)，采用其他現(xiàn)有較好的模型來(lái)驗(yàn)證提出模型的優(yōu)勢(shì)，其中包括SVR、EMD-SVR、ARIMA三種模型。本文采用兩種指標(biāo)來(lái)對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行量化
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.5;TP391.44

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2571767