Sakernas Internet (IoT) ger ett nytt sätt att förbättra transportsystemet. Den viktigaste frågan är hur man behandlar de många händelser som genereras av sakernas internet. I detta dokument, en proaktiv komplex händelse behandlingsmetod föreslås för storskaliga transporter IoT. Baserat på en flerskiktad adaptiv dynamisk Bayesian modell, en Bayesian nätverksstruktur lärande algoritm med hjälp av search-andscore föreslås för att stödja korrekt prediktiv analys. En parallell Markov beslutsprocesser modell är utformad för att stödja proaktiv händelsebehandling. Statlig uppdelning och genomsnittlig områdesbaserad approximation används för att stödja storskalig tillämpning. De experimentella utvärderingarna visar att denna metod kan stödja proaktiv komplex händelsebehandling väl i storskaliga transporter Internet of Things.
Wang och Cao REF rapporterade om en proaktiv metod för storskalig transport av sakernas Internet.
A Proactive Complex Event Processing Method for Large-Scale Transportation Internet of Things
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}