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改进型支持度函数的WSN水质监测数据融合方法

文献类型： 中文期刊

作者： 匡亮 1 ; 施珮 2 ; 季云峰 1 ; 平震宇 1 ; 陈北京 3 ;

作者机构： 1.江苏信息职业技术学院物联网工程学院

2.中国水产科学研究院淡水渔业研究中心农业部淡水渔业和种质资源利用重点实验室

3.南京信息工程大学计算机与软件学院

关键词： 水质;监测;数据融合;无线传感器网络;支持度函数;动态时间弯曲距离

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2020 年 36 卷 016 期

页码： 192-200

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 无线传感网络已被广泛应用到水质监测领域中,针对水质监测中对传感器数据高精度的要求,该研究提出一种基于支持度函数的数据融合算法.首先,对各传感器采集的数据进行一致性检测,保证数据的准确性;其次,采用改进的动态时间弯曲距离(Improved Dynamic Time Warping Distance,IDTW)对支持度函数(Support Function,SF)进行优化,实现水质参数时间序列数据间的互支持度计算;最后,通过加权算法完成数据的融合过程,实现错误数据的校正,获得高质量融合数据.该算法在水质监测平台中进行了试验,结果表明,IDTW-SF融合算法的平均绝对误差值为0.2792%,融合精度较其他对比算法更高,且运行速度较快.IDTW-SF支持度融合算法能够有效弥补现有水质监测系统数据采集准确率低、效率低等缺陷,基于此方法的水质监测系统提高了溶解氧数据准确率,在降低水产养殖风险,提高养殖效率等方面发挥重要作用.

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