Abstrakt. I det här dokumentet presenterar vi en metod för att approximera sensorernas värden i ett trådlöst sensornätverk baserat på tidsserieprognoser. Mer specifikt, vår strategi bygger på autoregressiva modeller som byggs vid varje sensor för att förutsäga lokala avläsningar. Noder överför dessa lokala modeller till en diskbänk nod, som använder dem för att förutsäga sensorvärden utan att direkt kommunicera med sensorer. När det behövs, noder skicka information om outlier avläsningar och modelluppdateringar till diskhon. Vi visar att detta tillvägagångssätt dramatiskt kan minska den mängd kommunikation som krävs för att övervaka avläsningarna av alla sensorer i ett nätverk, och visa att vårt tillvägagångssätt ger bevisligen korrekta, användarkontrollerbara felgränser på de förutsedda värdena för varje sensor.
Likaså, autoregressiva modeller används REF för att förutsäga sensoravläsningar ges en fråga vid diskhon.
PAQ: Time Series Forecasting for Approximate Query Answering in Sensor Networks
{'venue': 'EWSN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}