改进型支持度函数的WSN水质监测数据融合方法

• 作者: 匡亮 季云峰 平震宇 施珮 陈北京
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 水质 监测 数据融合 无线传感器网络 支持度函数 动态时间弯曲距离
• 年，卷（期）: 2020,（16）
• 所属期刊栏目: 农业生物环境与能源工程
• 页码范围: 192-200
• 页数: 9页
• 分类号: S969.33
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2020.16.024

摘要

无线传感网络已被广泛应用到水质监测领域中,针对水质监测中对传感器数据高精度的要求,该研究提出一种基于支持度函数的数据融合算法.首先,对各传感器采集的数据进行一致性检测,保证数据的准确性;其次,采用改进的动态时间弯曲距离(Improved Dynamic Time Warping Distance,IDTW)对支持度函数(Support Function,SF)进行优化,实现水质参数时间序列数据间的互支持度计算;最后,通过加权算法完成数据的融合过程,实现错误数据的校正,获得高质量融合数据.该算法在水质监测平台中进行了试验,结果表明,IDTW-SF融合算法的平均绝对误差值为0.2792％,融合精度较其他对比算法更高,且运行速度较快.IDTW-SF支持度融合算法能够有效弥补现有水质监测系统数据采集准确率低、效率低等缺陷,基于此方法的水质监测系统提高了溶解氧数据准确率,在降低水产养殖风险,提高养殖效率等方面发挥重要作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈北京		20	87	7.0	8.0
2	匡亮		6	26	3.0	5.0
3	施珮		5	24	3.0	4.0
4	季云峰		1	0	0.0	0.0
5	平震宇		1	0	0.0	0.0