隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展以及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的日益增長(zhǎng),眾多研究者逐漸開始將物聯(lián)網(wǎng)與安全預(yù)警理論結(jié)合起來(lái),充分利用各自優(yōu)勢(shì),將其廣泛應(yīng)用于交通、工業(yè)制造、醫(yī)療衛(wèi)生、災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)等領(lǐng)域。因此,對(duì)物聯(lián)網(wǎng)背景下的安全預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行深入研究,對(duì)人們的日常生產(chǎn)生活各個(gè)領(lǐng)域都有重大意義,其帶來(lái)的智能化系統(tǒng)、高效管理、便捷監(jiān)測(cè)也將產(chǎn)生重大經(jīng)濟(jì)效益�；诖�,本文對(duì)基于物聯(lián)網(wǎng)的安全預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行研究,主要研究工作如下:（1）介紹了安全預(yù)警理論,依據(jù)本文核心內(nèi)容,重點(diǎn)在系統(tǒng)安全預(yù)測(cè)和系統(tǒng)安全評(píng)價(jià)方面進(jìn)行闡述,為安全預(yù)警系統(tǒng)研究提供理論支撐。（2）從物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)出發(fā),先對(duì)其感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層三層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行研究,然后對(duì)云計(jì)算模型以及邊緣計(jì)算模型進(jìn)行分析比較,將二者有效結(jié)合,充分發(fā)揮優(yōu)勢(shì),互相協(xié)同,建立云邊協(xié)同的安全預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)。（3）對(duì)現(xiàn)有比較常用的Kalman濾波預(yù)測(cè)算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法方法進(jìn)行闡述分析研究,傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在局部最優(yōu)、收斂速度慢等問題,引入Kalman濾波對(duì)其改進(jìn),將Kalman濾波與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效結(jié)合起來(lái),闡述Kalman-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,并針對(duì)智能型電涌保護(hù)器所監(jiān)測(cè)到的具體數(shù)... 

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展概述
        1.2.2 基于物聯(lián)網(wǎng)的安全預(yù)警系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 安全預(yù)警算法研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
第二章 系統(tǒng)安全預(yù)警理論
    2.1 安全系統(tǒng)工程基礎(chǔ)
    2.2 系統(tǒng)安全預(yù)測(cè)
        2.2.1 回歸分析法
        2.2.2 灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)法
        2.2.3 馬爾柯夫預(yù)測(cè)法
        2.2.4 卡爾曼濾波預(yù)測(cè)法
        2.2.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法
    2.3 系統(tǒng)安全評(píng)價(jià)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于物聯(lián)網(wǎng)的安全預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)及分析
    3.1 物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)問題描述
    3.2 云計(jì)算與邊緣計(jì)算及其協(xié)同
        3.2.1 云計(jì)算
        3.2.2 邊緣計(jì)算
        3.2.3 云邊協(xié)同
    3.3 基于物聯(lián)網(wǎng)的安全預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)
        3.3.1 云邊協(xié)同的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)
        3.3.2 基于物聯(lián)網(wǎng)的安全預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)
    3.4 本章小結(jié)
第四章 安全預(yù)測(cè)算法研究
    4.1 Kalman濾波算法
        4.1.1 Kalman濾波
        4.1.2 擴(kuò)展Kalman濾波
    4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
        4.2.1 神經(jīng)元模型
        4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        4.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及程序圖
    4.3 Kalman-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
    4.4 仿真結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 智能防雷安全預(yù)警系統(tǒng)
    5.1 開發(fā)背景及目的
    5.2 智能防雷安全預(yù)警系統(tǒng)
        5.2.1 系統(tǒng)拓?fù)?br>        5.2.2 系統(tǒng)功能
    5.3 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的學(xué)術(shù)成果
致謝



本文編號(hào)：3672576