Abstract-Big data applikationer såsom i smarta elektriska nät, transport och fjärrmiljö övervakning omfattar geografiskt spridda sensorer som regelbundet skickar tillbaka information till centrala noder. I många fall är data från sensorer inte tillgänglig vid centrala noder med en frekvens som krävs för realtidsmodellering och beslutsfattande. Detta kan bero på de fysiska begränsningarna i överföringsnäten eller på att konsumenterna begränsar den frekventa överföringen av data från sensorer som finns i deras lokaler av säkerhets- och sekretessskäl. Sådana scenarier leder till partiella dataproblem och väcker frågan om datasannolikhet i big data applikationer. Vi beskriver en ny lösning på problemet med att göra kortsiktiga förutsägelser (upp till några timmar framåt) i avsaknad av realtidsdata från sensorer i Smart Grid. En viktig konsekvens av vårt arbete är att vi genom att använda realtidsdata från endast en liten del av inflytelserika sensorer kan göra förutsägelser för alla sensorer. På så sätt minskar vi kommunikations komplexiteten i överföringen av sensoriska data i Smart Grids. Vi använder verkliga elförbrukningsdata från smarta mätare för att empiriskt visa hur användbar vår metod är. Vår datauppsättning består av data som samlats in med 15-min intervall från 170 smarta meter i USC Microgrid under 7 år, totalt 41 697 600 datapunkter.
Aman m.fl. I Ref föreslogs en tvåstegslösning för att bygga upp en modell för förutsägelse av elförbrukningen för att ta itu med problemet med datasannolikhet i samband med smarta elnät.
Addressing data veracity in big data applications
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}