本文關(guān)鍵詞：一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的CPS建模方法研究

  更多相關(guān)文章： 信息-物理融合系統(tǒng) GMDH 連續(xù)系統(tǒng) 離散系統(tǒng) 反饋控制 物聯(lián)網(wǎng)

【摘要】：信息-物理融合系統(tǒng)(CPS)由物理事件與計算系統(tǒng)兩大部分組成,前者專注于處理連續(xù)的物理過程,與時間的流逝存在密切聯(lián)系;后者則只能處理基于0-1機(jī)制的離散問題,兩者存在本質(zhì)上的差別.傳統(tǒng)的建模方法一般需事先估計系統(tǒng)將要經(jīng)歷的狀態(tài)及每一個狀態(tài)轉(zhuǎn)換所需的時間,這在復(fù)雜的CPS(Cyber-Physical System)環(huán)境中難以預(yù)測,也沒有真正意義上實(shí)現(xiàn)計算系統(tǒng)與物理事件之間的交互.因此,我們提出一種新的建模方法 DCDM:面向CPS的真實(shí)環(huán)境經(jīng)傳感器、網(wǎng)絡(luò)等測試得出一些原始的離散數(shù)據(jù),通過一定的數(shù)學(xué)方法(GMDH)從數(shù)據(jù)出發(fā)建立系統(tǒng)的連續(xù)模型,為了縮小離散數(shù)據(jù)與連續(xù)模型之間的誤差,采用反饋控制的方式不斷調(diào)整兩者之間的差距,直至其減小到一定的范圍之內(nèi).DCDM從根本上改變了傳統(tǒng)的建模方式,提出了一種從離散數(shù)據(jù)出發(fā)建立系統(tǒng)模型的思想,通過反饋控制實(shí)現(xiàn)物理事件與計算系統(tǒng)之間的深度融合.DCDM具有以下4種優(yōu)勢:(1)建模對象容易獲得且更加客觀,能真實(shí)反映系統(tǒng)本身;(2)通過數(shù)學(xué)方法直接實(shí)現(xiàn)參數(shù)的篩選,去除冗余屬性,減小弱影響因子對系統(tǒng)模型的影響;(3)相較于其他數(shù)據(jù)擬合的方法,DCDM具有更加簡單的復(fù)雜度,能節(jié)約大量的計算時間;(4)在離散數(shù)據(jù)與連續(xù)模型之間的誤差方面,相較于其他的算法有著明顯的改進(jìn).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在真實(shí)數(shù)據(jù)集中,DCDM的執(zhí)行速度快于當(dāng)前最新的數(shù)據(jù)建模方法,且數(shù)據(jù)集越大優(yōu)勢越明顯.
【作者單位】： 湖南大學(xué)嵌入式與網(wǎng)絡(luò)計算省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 信息-物理融合系統(tǒng) GMDH 連續(xù)系統(tǒng) 離散系統(tǒng) 反饋控制 物聯(lián)網(wǎng)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61173036,61300037)資助~~
【分類號】：TP202
【正文快照】： 并提取相關(guān)的特征向量;第2步建立相應(yīng)的模型,鑒1　引　言于CPS所涉及的面向?qū)ο?其模型一般包括連續(xù)模型與離散模型兩大類,一般情況下使用狀態(tài)機(jī)、信息-物理融合系統(tǒng)(CPS)自2006年提出以PETRI網(wǎng)、AADL等建模語言描述信息部分,而采來,國內(nèi)外眾多專家學(xué)者進(jìn)行了深入的研究,使其

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【相似文獻(xiàn)】

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5 孟o，

本文編號：876109