本文選題：異常數(shù)據(jù)檢測 + 畜禽養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)　； 參考：《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)》2017年08期

【摘要】：畜禽養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)由于工作環(huán)境惡劣、網(wǎng)絡(luò)傳輸故障等因素容易產(chǎn)生異常感知數(shù)據(jù),為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量,根據(jù)畜禽養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流周期性、時(shí)序性等特點(diǎn),提出了一種基于滑動(dòng)窗口與支持向量回歸(Sliding window and support vector machines for regression,SW-SVR)的異常數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)檢測方法。首先根據(jù)畜禽物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流特征周期以及采樣頻率確定滑動(dòng)窗口尺寸;然后通過SVR模型預(yù)測畜禽養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流中某一時(shí)刻傳感器測量值;最后計(jì)算預(yù)測區(qū)間,根據(jù)實(shí)際測量值是否落入該區(qū)間判斷是否異常并對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行置換處理。采用畜禽養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn),結(jié)果表明:所提滑動(dòng)窗口計(jì)算方法得到的窗口尺寸預(yù)測的MAPE為0.188 4,畜禽養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)異常數(shù)據(jù)檢測率達(dá)98%,能夠有效檢測和處理畜禽養(yǎng)殖物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流中的異常數(shù)據(jù)。
[Abstract]:In order to ensure the data quality, the livestock and poultry breeding Internet of things is easy to produce abnormal perceptual data due to the bad working environment, network transmission failure and other factors. According to the characteristics of the data flow periodicity and timing of livestock and poultry breeding Internet of things,A method of real-time detection of abnormal data based on sliding window and support vector regression (SVM) is proposed.First, the sliding window size is determined according to the characteristic period and sampling frequency of the data stream of the Livestock and Poultry Internet of things; then the measured value of the sensor at a certain time in the data stream of the Livestock and Poultry Internet of things is predicted by the SVR model. Finally, the prediction interval is calculated.According to whether the measured value falls into the interval, the anomaly is judged and the abnormal data is replaced.Experiments were carried out by using the environmental data of the Internet of things for livestock and poultry breeding,The results showed that the MAPE of window size predicted by the proposed sliding window calculation method was 0.188, and the detection rate of abnormal data of livestock and poultry Internet of things was 98. It could effectively detect and deal with abnormal data in the data flow of livestock and poultry breeding Internet of things.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;北京市農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)項(xiàng)目(2013AA102306) 山東省自主創(chuàng)新項(xiàng)目(2014XGA13054)
【分類號】：S818.9;TN929.5;TP391.44

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本文編號：1761645