检索结果-内蒙古大学图书馆

数字技术与应用 2016年第3期34卷 143-144页

作者：邰士强唐利敏许点红何斌同济大学电子与信息工程学院上海201804

由于无线传感器网络节点采样的数据序列具有时间相关性,本文提出一种实用的数据预测算法。该预测算法可以动态地选择采样时间以及预测采样值,若下一时刻的采样值与预测值之间的误差不大,则不进行数据的传输,从而可以大大压缩采样数据的... 详细信息

由于无线传感器网络节点采样的数据序列具有时间相关性,本文提出一种实用的数据预测算法。该预测算法可以动态地选择采样时间以及预测采样值,若下一时刻的采样值与预测值之间的误差不大,则不进行数据的传输,从而可以大大压缩采样数据的规模,且该算法可实现算法特征值的本地保存。仿真结果表明该算法具有较好的数据压缩性能以及数据还原性能。

关键词：无线传感器网络数据预测算法分段线性回归 WSN

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基于支持向量机的金融时序数据预测算法研究

基于支持向量机的金融时序数据预测算法研究

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作者：杨培合肥工业大学

学位级别：硕士

在金融时序数据预测方面,为了达到风险结构最小化,在1995年Vapnik提出支持向量机模型。置信区间和经验风险的两方面影响能被向量机的风险最小化理论兼顾了,不单单是对经验风险寻求最小化。因此,它在和神经网络模型进行对比时,其表现更... 详细信息

在金融时序数据预测方面,为了达到风险结构最小化,在1995年Vapnik提出支持向量机模型。置信区间和经验风险的两方面影响能被向量机的风险最小化理论兼顾了,不单单是对经验风险寻求最小化。因此,它在和神经网络模型进行对比时,其表现更为优良。支持向量机的优势不止如此,它在进行训练模型时,计算难易度与传统不同,不依赖于输入信息的维数。支持向量机起初广泛地用在机器学习、模式识别等相关领域,非线性回归问题在近年来也开始运用支持向量机。\n 目前有很多研究表明,在预测金融时序的领域,输入与输出两个变量的关系不是固定的,两者总是随着时间的变化而变化,在预测问题中,近期的数据相对于远期的数据,其包含信息多得多,由此自然的想法是对于近期的信息赋予更高的权重。本文选取股票开盘指数作为金融时序数据的特列进行预测与分析。\n 股票是与广大人民群众的生活以及社会经济发展息息相关的,因此股票预测在社会生活中有着非常重要的实际意义。\n 本文的股票预测系统主要是用两种算法来实现对股票开盘指数的预测。第一种算法是支持向量机的回归预测算法,根据股票数据特征值建立一个模型,然后利用该模型进行股票开盘指数的预测,最后与真实结果相对比。第二种算法是支持向量机时序回归预测,该算法不考虑股票的数据特征值,仅把时间作为自变量,然后把时间信息粒化,每个时间信息粒包含最低值,最高值和平均值,根据时间序列预测股票的波动区间。\n 两种算法各有特点,第一个算法考虑的特征因素较多,预测的准确率相对较高;而第二种算法则通过信息粒化能预测到连续几个交易日股票开盘指数的波动区间,从而能够更明显的看出股票的走势。

关键词：支持向量机股票预测系统回归预测信息粒化金融时序数据预测算法

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分簇传感器网络中基于时间相关性的数据融合算法研究

分簇传感器网络中基于时间相关性的数据融合算法研究

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作者：王妮沈阳化工大学

学位级别：硕士

在如今飞速发展的无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）中,每一个普通节点都被用来采集外界环境的数据,并将其不断感知到的数据信息传递给融合节点,融合节点再通过汇聚节点将数据层层转发至基站,由基站对收集的数据进行一... 详细信息

在如今飞速发展的无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）中,每一个普通节点都被用来采集外界环境的数据,并将其不断感知到的数据信息传递给融合节点,融合节点再通过汇聚节点将数据层层转发至基站,由基站对收集的数据进行一系列的分析、处理、决策后,再通过远端的互联网或卫星将最终结果传递给终端应用系统或用户。如今WSNs因其灵活、实用以及廉价等优点,应用范围已经从理论研究拓展到了军事、农业、工业、医疗健康等诸多实际应用的领域。与此同时,传感器节点在计算、存储、能耗、安全等方面的弊端也制约了无线传感器网络的发展。因此,如何在保证数据精度的基础上,减少网络中的数据传输量、降低节点能耗是无线传感器网络亟需解决的问题。在WSNs中采用数据融合技术对节点采集的目标环境的物理数据进行融合处理,能有效地去除网络中的冗余数据,减少数据量的传输,提高融合结果的准确度,以及无线传感器网络中稀缺资源的利用率。本文研究了大量传统的数据融合算法,并进行合理的改进提出了两种融合算法。研究内容主要分为以下两部分:（1）为了提高无线传感器网络的能效及融合精度,根据节点采集数据的时间相关性特点,将数据预测与数据融合算法相结合,提出了一种基于指数平滑预测模型的数据融合算法ESDP。该算法采用优化的指数平滑法建立预测模型,对各节点不同时段采集的数据赋予不同的权值来预测数据,并采用差值传输法来减少数据包的大小,最后将簇头收集的数据进行融合。仿真结果表明,该算法能较好的平衡数据融合的精度及能耗问题。（2）针对无线传感器网络中数据的可靠性低的问题,提出了一种基于信任和灰色模型的数据融合算法TGDA。该算法在数据融合过程中引入了数据预测以及信任机制,即簇头在发起数据融合前会进行异常节点的检测,过滤掉异常节点,并采用灰色模型对异常节点的缺失数据进行预测。仿真结果表明,在保证数据融合过程的可靠性的前提下,TGDA算法可以进一步减少网络的通信量,使得融合后的结果更可靠,更加接近实际情况。

关键词：无线传感器网络数据融合算法时间相关性数据预测算法预测模型

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小水电站数据预测与监控系统设计及实现

小水电站数据预测与监控系统设计及实现

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作者：应伟军浙江工业大学

学位级别：硕士

小水电站监控系统的好坏直接影响到水电站的运行效率和安全可靠性。故本文在系统分析了小水电站监控系统国内外研究现状和数据预测方法研究现状后,设计了一套以安全性和可靠性为主、经济性和实用性相结合的具有数据预测功能的小水电站... 详细信息

小水电站监控系统的好坏直接影响到水电站的运行效率和安全可靠性。故本文在系统分析了小水电站监控系统国内外研究现状和数据预测方法研究现状后,设计了一套以安全性和可靠性为主、经济性和实用性相结合的具有数据预测功能的小水电站计算机监控系统。论文的主要研究内容如下:1、调研分析了小水电站监控系统国内外研究现状和数据预测方法国内外研究现状后,提出了本文设计的小水电站数据预测与监控系统的总体设计方案,其总体设计内容包括水电站传感器监测数据预测算法设计、机组现地控制单元设计和上位机监控软件设计。2、针对水电站传感器监测数据出现“坏点”的情况,提出了一种水电站传感器监测数据预测算法用于验证数据真实性,该算法使用改进粒子群算法优化的BP神经网络构建了数据预测模型,并以水轮机水导轴承温度为例进行了仿真分析,最后把该水电站传感器监测数据预测算法实例生成了DLL文件。3、分别设计了一套机组现地控制单元和上位机监控软件。按照小水电站计算机监控系统的总体设计方案对其进行设计,充分考虑自动控制系统与常规控制系统的协调配合,最终能够达到小水电站无人值班或少人值守程度。此外,还将水电站传感器监测数据预测算法实例应用到小水电站计算机监控系统中。4、对本文设计的小水电站数据预测与监控系统做了测试,具体包括机组正常开机控制测试、正常停机控制测试、事故停机控制测试,以及水电站传感器监测数据预测算法实例测试。5、系统总结了本文的主要研究内容,并对下一步的研究工作进行了展望。

关键词：小水电站数据预测算法机组现地控制单元上位机监控软件

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恒流模式直流流强检测系统的优化

引用

核技术 2012年第2期35卷 81-86页

作者：熊云阎映炳冷用斌易星赖龙伟王宝鹏张宁陈之初中国科学院上海应用物理研究所上海201800 中国科学院研究生院北京100049

介绍了上海光源恒流模式下直流流强检测系统的软硬件结构。Matlab仿真比对两种束流流强算法性能,结果表明,使用整数周期算术平均算法时,2 Hz系统带宽下系统直流流强测量分辨率可望好于0.38μA。由于Top-up模式束流的特性,对束流寿命算... 详细信息

介绍了上海光源恒流模式下直流流强检测系统的软硬件结构。Matlab仿真比对两种束流流强算法性能,结果表明,使用整数周期算术平均算法时,2 Hz系统带宽下系统直流流强测量分辨率可望好于0.38μA。由于Top-up模式束流的特性,对束流寿命算法进行优化,进行两点曲线拟合。介绍了Top-up模式下直流流强检测系统的置信度算法,并用实测数据进行了验证,数据预测准确,收敛速度快,性能较好。对DCCT系统的软件实现给出了软件流程图,指导软件代码的实现。

关键词：束流流强束流寿命数据预测算法直流流强检测系统恒流模式上海光源

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