本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)　切入點：異常事件檢測　出處：《計算機應(yīng)用》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在供水管網(wǎng)中部署傳感器網(wǎng)絡(luò)實時獲取多個水質(zhì)參數(shù)時間序列數(shù)據(jù),當供水管網(wǎng)發(fā)生污染時,高效準確地檢測水質(zhì)異常是一個重要問題。提出多變量水質(zhì)參數(shù)時間異常事件檢測算法(M-TAEDA),利用BP模型分析多變量水質(zhì)參數(shù)的時序數(shù)據(jù),確定可能離群點;結(jié)合貝葉斯序貫分析獨立更新每個參數(shù)的事件概率,預(yù)測單個傳感器節(jié)點檢測的異常概率;將單變量的事件概率融合為統(tǒng)一多變量事件概率,融合判斷異常事件。實驗結(jié)果表明:BP模型模擬多變量水質(zhì)參數(shù)進行預(yù)測可以達到90%精確度;與單變量參數(shù)時間異常事件檢測算法(S-TAEDA)相比,M-TAEDA可以提高異常檢出率約40%,降低誤報率約45%。
[Abstract]:The sensor network is deployed in the water supply network to obtain the time series data of multiple water quality parameters in real time. When the water supply network is polluted, It is an important problem to detect water quality anomalies efficiently and accurately. An algorithm for detecting multivariable water quality parameters is presented in this paper. BP model is used to analyze the time series data of multivariate water quality parameters to determine the possible outliers. Combined with Bayesian sequential analysis to independently update the event probability of each parameter, the anomaly probability of single sensor node detection is predicted, and the single variable event probability is fused into a unified multivariable event probability. The experimental results show that the multivariable water quality parameters can be predicted with 90% accuracy by using the component BP model. Compared with the single variable parameter time anomaly detection algorithm (S-TAEDAA), M-TAEDA can increase the abnormal detection rate by about 40% and reduce the false alarm rate by about 45%.
【作者單位】： 河海大學計算機與信息學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(U1301252) 國家科技支撐計劃項目(2013BAB06B04) 國家重點研發(fā)計劃項目(2016YFC0400910) 中國華能集團公司總部科技項目(HNKJ13-H17-04) 云南省科技計劃項目(2014GA007) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目(2015B22214)~~
【分類號】：X832;TP212.9;TN929.5

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本文編號：1564723