Abstract-The krav på att analysera heterogena dataströmmar och upptäcka komplexa mönster i nära realtid har ökat utsikterna för komplexa händelsebehandling (CEP) för många Internet of Things (IoT) applikationer. Även om CEP tillhandahåller en skalbar och distribuerad lösning för analys av komplexa dataströmmar i farten, är den utformad för reaktiva applikationer eftersom CEP agerar på nära realtidsdata och inte utnyttjar historiska data. I detta avseende föreslår vi en proaktiv arkitektur som utnyttjar historiska data med hjälp av maskininlärning för förutsägelse i samband med CEP. Vi föreslår en adaptiv förutsägelsealgoritm som kallas adaptiv fönsterregression för dynamiska IoT-data och utvärderade den med hjälp av en verklig användningsfall med en noggrannhet på över 96%. Det kan utföra korrekta förutsägelser i nära realtid på grund av minskad komplexitet och kan arbeta längs CEP i vår arkitektur. Vi implementerade vår föreslagna arkitektur med hjälp av öppen källkod komponenter som är optimerade för big data applikationer och validerade det på ett användningsfall från intelligenta transportsystem. Vår föreslagna arkitektur är tillförlitlig och kan användas över olika fält för att förutsäga komplexa händelser. Index Terms-Complex händelsebehandling (CEP), dataströmmar, Internet of Things (IoT), maskininlärning (ML), prediktiv analys (PA), proaktiva tillämpningar, regression, tidsserie förutsägelse.
Akbar m.fl. REF föreslår en proaktiv arkitektur som utnyttjar historiska data med hjälp av maskininlärning för förutsägelse i samband med CEP, och utvärderar det med hjälp av en verklig användning av intelligenta transportsystem.
Predictive Analytics for Complex IoT Data Streams
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}