【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,越來越多的傳感器將會部署到城市的各個角落。與此同時,建立起對這些傳感器管理、控制、分享平臺的需求將會變得越來越突出。而在建立物聯(lián)網(wǎng)傳感器管理平臺會面臨如下一些問題：由于通常建立起管理平臺與部署傳感器的工程是同時進(jìn)行的,對管理平臺的并發(fā)性要求以及能否應(yīng)對大數(shù)量級的傳感器的處理問題將會凸顯出來。這些問題對于傳感器平臺的架構(gòu)設(shè)計以及后期調(diào)整會有重大的影響。另外,對于傳感器管理平臺的性能測試來說,測試組會實(shí)地部署大量的測試傳感器用來測試傳感器管理平臺的性能,而在部署過程中會耗費(fèi)掉大量的人力與物力。這對于建立傳感器管理平臺來說會增加額外的成本。其次,對于千差萬別的傳感器數(shù)據(jù),如何從中提取出有價值的模式信息,構(gòu)建基于傳感器變化特性的數(shù)據(jù)模型,便于對數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)的處理,進(jìn)而便于對數(shù)據(jù)分析整理,仍是待解決的問題。 針對上述問題,本文主要研究集中在兩個方向點(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用于傳感器數(shù)據(jù)建模的關(guān)鍵模型。另一方面是對設(shè)計物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)仿真資源開放平臺系統(tǒng)架構(gòu)以及關(guān)鍵模塊設(shè)計進(jìn)行相關(guān)的研究工作,搭建出物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)仿真資源開放平臺,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)境以及對外服務(wù)媒介。另外,基于JAVAWEB完成對于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)仿真資源開放平臺的關(guān)鍵模塊的相關(guān)開發(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)趨勢以及模式都不盡相同，這對傳感器數(shù)據(jù)分析帶來了難度與挑戰(zhàn)。但是，本文可以從周期性、波動性、數(shù)據(jù)趨勢三方面對這些傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分析。例如，從周期性來分析，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)來看，溫度數(shù)據(jù)在一年中會經(jīng)歷春夏秋冬四季。而對于溫度來說，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看，溫度數(shù)據(jù)保持周期性較為明顯。而與此相對

..….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)、相對濕度數(shù)據(jù)作為主要分析的目標(biāo)。其中，每個傳感器數(shù)據(jù)中有517個數(shù)據(jù)點(diǎn)。本文將其分成訓(xùn)練集和測試集兩部分。取前400個數(shù)據(jù)點(diǎn)為訓(xùn)練數(shù)據(jù)點(diǎn)，后40個數(shù)據(jù)為測試數(shù)據(jù)點(diǎn)。在測試中，本文將測試一步預(yù)測、兩步預(yù)測、三步預(yù)測來作為測試的內(nèi)容。同時，采用其他現(xiàn)有較好的模型來驗(yàn)證提出模型的優(yōu)勢，其中包括SVR、EMD-SVR、ARIMA三種模型。本文采用兩種指標(biāo)來對測試結(jié)果進(jìn)行量化
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5;TP391.44

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2571767