De ekologiska vetenskaperna har haft stor nytta av den senaste tidens framsteg inom trådlös sensorteknik. Dessa tekniker gör det möjligt för forskare att distribuera nätverk av automatiserade sensorer, som kan övervaka ett landskap på mycket fin temporal och rumslig skala. Dessa nät är dock utsatta för hårda förhållanden, vilket leder till funktionsstörningar i enskilda sensorer och fel i nätverkskommunikationen. De resulterande dataströmmarna uppvisar ofta felaktiga datamätningar och saknade värden. Att identifiera och korrigera dessa är tidskrävande och felbenäget. Vi presenterar en metod för automatiserad datakvalitetskontroll i realtid (QC) som utnyttjar de rumsliga och tidsmässiga korrelationerna i data för att skilja sensorfel från giltiga observationer. Modellen anpassar sig till varje installationsplats genom att lära sig en Bayesian nätverksstruktur som fångar rumsliga relationer mellan sensorer, och den utökar strukturen till ett dynamiskt Bayesian nätverk för att införliva temporal korrelationer. Denna modell kan flagga felaktiga observationer och förutsäga de sanna värdena av de saknade eller korrupta avläsningar. Modellens prestanda utvärderas utifrån data som samlats in av SensorScope-projektet. Resultaten visar att spatiotemporalmodellen visar tydliga fördelar jämfört med modeller som endast inkluderar tidsbundna eller endast rumsliga korrelationer, och att modellen är kapabel att korrekt tillskriva korrumperade värden.
Dereszynski och Dietterich REF föreslog en automatiserad datakvalitetskontroll i realtid som använde datatidsmässiga och rumsliga korrelationer för att identifiera defekta sensorobservationer från giltiga observationer.
Spatiotemporal Models for Data-Anomaly Detection in Dynamic Environmental Monitoring Campaigns
{'venue': 'TOSN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}