Sammanfattning av denna webbsida: I detta dokument föreslås en metod baserad på multivariat rumslig och temporal korrelation för att förbättra prediktionsnoggrannheten i datareduktion för trådlösa sensornätverk (WSN). Förutsägelse av data som inte skickas till diskbänk noden är en teknik som används för att spara energi i WSNs genom att minska mängden datatrafik. Men det kanske inte är så exakt. Simuleringar gjordes med enkla linjära regressionsfunktioner och flera linjära regressionsfunktioner för att bedöma den föreslagna metodens prestanda. Resultaten visar ett högre samband mellan insamlade indata jämfört med tid, vilket är en oberoende variabel som används i stor utsträckning för förutsägelser och prognoser. Förutsägelsenoggrannheten är lägre när enkel linjär regression används, medan multipel linjär regression är den mest exakta. Dessutom överträffar vårt förslag vissa nuvarande lösningar med omkring 50 procent i fuktighetsförutsägelse och 21 procent i ljusförutsägelse. Såvitt vi vet tror vi att vi förmodligen är de första som tar itu med förutsägelser baserade på multivariat korrelation för WSN-datareduktion.
Med tanke på den multivariata rumsliga och tidsmässiga korrelationen föreslog REF en prediktiv modell för att förbättra förutsägelsenoggrannheten och energibesparingarna genom datareduceringsmetoder.
Improving Prediction Accuracy for WSN Data Reduction by Applying Multivariate Spatio-Temporal Correlation
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}