ABSTRACT Under de senaste åren, med den snabba utbyggnaden av olika Internet of Things (IoT) enheter, blir det en avgörande och praktisk utmaning att möjliggöra realtidssökning efter objekt, data och tjänster i Internet of Everything. IoT data förutsägelse modell kan inte bara tillhandahålla lösningar för realtid förvärv av IoT sensor data men också ge mer meningsfulla tillämpningar än den traditionella IoT händelse detektion modell. I detta papper använder vi de komplexa tidsserier som bildas av olika typer av sensorer för att etablera en flerdimensionell modell för urval av funktioner och en dynamisk modell för beräkning av sensordata. Jämfört med den traditionella dataförutsägelsemodellen förbättrar vår modell noggrannheten och stabiliteten i de långsiktiga prognosresultaten av IoT-sensordata. Slutligen utvärderar vi vår prognosmodell med hjälp av Intel Berkeley Research Lab sensor data med en noggrannhet på över 98% och 92% noggrannhet på Chicago Park District väder-och vattendata. IoT sensor data förutsägelse, komplexa tidsserier, flerdimensionellt funktionsval.
Zhang m.fl. REF upprättade en flerdimensionell funktion urvalsmodell och en dynamisk sensor data förutsägelse modell genom att använda den komplexa tidsserie som består av olika sensorer, vilket förbättrade noggrannheten och stabiliteten av långsiktiga förutsägelser resultat av iot sensor data.
Multi-Dimensional Joint Prediction Model for IoT Sensor Data Search
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}