本文關(guān)鍵詞：PM2.5無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)恢復(fù)

  更多相關(guān)文章： PM2.5數(shù)據(jù)恢復(fù) 局部低秩 概率分布恢復(fù) 核范數(shù)優(yōu)化 熱啟動

【摘要】：隨著空氣污染情況越發(fā)嚴(yán)重,PM2.5等空氣質(zhì)量指標(biāo)已經(jīng)引起了人們的廣泛關(guān)注。為了實(shí)時監(jiān)測空氣質(zhì)量,政府部門、企業(yè)部署了大量的空氣質(zhì)量監(jiān)測儀器,這些儀器會實(shí)時產(chǎn)生數(shù)據(jù),但是由于各種網(wǎng)絡(luò)傳輸錯誤原因,部分?jǐn)?shù)據(jù)并沒有記錄到中央服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)的丟失會給查詢相關(guān)數(shù)據(jù)以及之后的數(shù)據(jù)分析帶來極大困難。如何恢復(fù)丟失數(shù)據(jù)是非常有意義的。本文主要研究PM2.5無線傳感器數(shù)據(jù)庫丟失數(shù)據(jù)的恢復(fù)。傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)丟失已經(jīng)引起了廣泛的關(guān)注,一些無線網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)恢復(fù)算法已經(jīng)被提出。然而,這些算法往往只恢復(fù)數(shù)值,這樣有可能帶來較大的誤差,在某些應(yīng)用場景,恢復(fù)數(shù)據(jù)的期望值或者概率分布要比只恢復(fù)數(shù)值更有意義。并且對于大部分已有的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)恢復(fù)算法,其算法基本依賴于數(shù)據(jù)的低秩性與稀疏性。對于PM2.5,由于其布置地點(diǎn)的環(huán)境復(fù)雜性,其數(shù)據(jù)往往不符合低秩性。本文針對PM2.5數(shù)據(jù)的特性,給出了兩種應(yīng)用環(huán)境下PM2.5數(shù)據(jù)恢復(fù)方法。針對少量部署情況,我們從實(shí)驗中發(fā)現(xiàn)如下性質(zhì)：PM2.5在一定長度時間內(nèi)符合高斯分布其隨時間采樣不具有低秩性；經(jīng)過滑動窗口采樣,我們發(fā)現(xiàn)其分布參數(shù)亦不低秩；針對上述數(shù)據(jù)特性,我們發(fā)現(xiàn)了適用于分布參數(shù)局部低秩的距離：Tanimoto_coefficient和e_cosine_coefficient,提出了相應(yīng)的基于矩陣分解的協(xié)同過濾方法。針對大量部署情況,我們實(shí)驗證明在一段時間內(nèi)PM2.5具有一般低秩性,我們提出了一種熱啟動、快速的帶有時間平滑約束的恢復(fù)算法。實(shí)驗表明我們提出的算法相比傳統(tǒng)的矩陣分解算法是準(zhǔn)確的,有效的。
【關(guān)鍵詞】：PM2.5數(shù)據(jù)恢復(fù) 局部低秩 概率分布恢復(fù) 核范數(shù)優(yōu)化 熱啟動
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP309.3;TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 緒論8-15
• 1.1 無線環(huán)境監(jiān)測傳感器數(shù)據(jù)恢復(fù)概述8-11
• 1.1.1 研究背景及研究意義9-10
• 1.1.2 PM2.5無線傳感器特點(diǎn)10
• 1.1.3 PM2.5無線傳感器數(shù)據(jù)恢復(fù)的挑戰(zhàn)10-11
• 1.1.4 PM2.5無線傳感器數(shù)據(jù)恢復(fù)概述11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 丟失數(shù)據(jù)恢復(fù)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 無線傳感器丟失數(shù)據(jù)恢復(fù)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 PM2.5無線傳感器丟失數(shù)據(jù)恢復(fù)研究現(xiàn)狀13
• 1.2.4 局部低秩數(shù)據(jù)恢復(fù)研究現(xiàn)狀13
• 1.3 主要研究工作13-14
• 1.3.1 PM2.5數(shù)據(jù)丟失模式分類以及PM2.5數(shù)據(jù)特性發(fā)現(xiàn)13
• 1.3.2 稀疏部署的PM2.5傳感器數(shù)據(jù)恢復(fù)13-14
• 1.3.3 密集部署的PM2.5傳感器數(shù)據(jù)恢復(fù)14
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)與安排14-15
• 第2章 數(shù)據(jù)預(yù)處理與分析以及相關(guān)定義15-24
• 2.1 原始數(shù)據(jù)丟失模式的分類15
• 2.2 PM2.5數(shù)據(jù)的概率分布15-16
• 2.3 PM2.5數(shù)據(jù)的冗余度分析16-20
• 2.3.1 稀疏部署下PM2.5數(shù)據(jù)不具有低秩性16-17
• 2.3.2 稀疏部署下PM2.5數(shù)據(jù)的分布參數(shù)不具有低秩性17-19
• 2.3.3 大量密集部署下PM2.5數(shù)據(jù)具有低秩性19-20
• 2.3.4 PM2.5數(shù)據(jù)具有時間滯后關(guān)聯(lián)性20
• 2.4 基本形式化定義20-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第3章 稀疏布置下PM2.5數(shù)據(jù)恢復(fù)算法24-35
• 3.1 算法基礎(chǔ)24-29
• 3.1.1 基于低秩性的矩陣分解的數(shù)據(jù)恢復(fù)算法24-25
• 3.1.2 利用數(shù)據(jù)局部低秩的矩陣分解的數(shù)據(jù)恢復(fù)算法25-29
• 3.2 稀疏部署下的參數(shù)恢復(fù)29-33
• 3.2.1 均值參數(shù)的恢復(fù)29-30
• 3.2.2 方差參數(shù)的恢復(fù)30-31
• 3.2.3 協(xié)相關(guān)系數(shù)參數(shù)的恢復(fù)31-32
• 3.2.4 HDM、C-HDM選擇問題32-33
• 3.3 稀疏部署下的用戶需求數(shù)據(jù)恢復(fù)33-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第4章 密集部署下PM2.5數(shù)據(jù)恢復(fù)算法35-48
• 4.1 基于數(shù)據(jù)低秩以及時空平滑的無線傳感器數(shù)據(jù)恢復(fù)算法35-41
• 4.2 基于dual ascent解法的PM2.5無線傳感器數(shù)據(jù)恢復(fù)算法41-46
• 4.3 利用傳感器相關(guān)性恢復(fù)PM2.5丟失數(shù)據(jù)46
• 4.4 本章小結(jié)46-48
• 結(jié)論及后續(xù)48-49
• 參考文獻(xiàn)49-53
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其他成果53-55
• 致謝55

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7 吳m㈥，

本文編號：721452