【摘 要】
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物联网(IOT)和大数据的发展,对物联网数据质量和处理速度提出了新的要求,而物联网触感器原始数据由于噪音和虚假异常值的影响,如直接应用于大数据分析会严重影响分析结果的可
【机 构】
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石家庄铁道大学,河北省人力资源和社会保障厅信息中心
【基金项目】
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河北省重点研发计划项目(19210804D)E201910185,国家铁路局安全技术中心(ZRGY-CCGP-19080115)
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物联网(IOT)和大数据的发展,对物联网数据质量和处理速度提出了新的要求,而物联网触感器原始数据由于噪音和虚假异常值的影响,如直接应用于大数据分析会严重影响分析结果的可靠性和有效性,大量传感器的部署也导致了虚假异常值数量的成倍增长;同时,由于物联网终端数量庞大且性能有限,数据价值密度低,使用机器学习方法进行处理性价比不高且不具有通用性,如何高效、可靠、通用地处理传感器数据并进行异常检测成为一个热点问题。该文基于统计学方法,结合Kalman滤波和加权融合思想,提出一种加权传感器处理预测算法。通过实验证明该算
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