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[1]曹振丽.面向猪舍环境的数据流预测方法[J].江苏农业科学,2017,45(09):198-201.
　Cao Zhenli.Study on predictive method of data stream for pigsty[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(09):198-201.
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面向猪舍环境的数据流预测方法(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第45卷
期数:
2017年09期
页码:
198-201
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2017-05-05

文章信息/Info

Title:
Study on predictive method of data stream for pigsty
作者:
曹振丽
滨州医学院公共卫生与管理学院，山东烟台 264003
Author(s):
Cao Zhenli
关键词:
时间粒度; 数据流; 预测方法; 滑动窗口; 采样频率
Keywords:
-
分类号:
TP274+.2
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
在传感器获取的实时数据流应用中，对数据流的实时预测不同于一般的时间序列数据，针对不仅须要考虑到资源受限的情况，数据项不能多次查找重复遍历，还要求算法能满足自适应地在线实时处理、满足用户的误差等要求问题，提出一种基于时间粒度的自适应调整灰色模型的数据流预测方法，引入时间粒度的概念，将未来数据流的实时预测分为粗粒度预测和细粒度预测2种，分别采用基于灰色一阶模型和基于灰色二阶模型进行预测对比。结果表明，随着滑动窗口更新周期的增大，预测的成功率反而下降；随着采样频率的变大，预测成功率降低；随着未来数据窗口宽度的增加，预测的平均相对误差增大，基于二阶灰色模型对近期的数据预测比较准确，满足了系统的需求。
Abstract:
-

参考文献/References:

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相似文献/References:

[1]曹振丽.1种面向猪舍的信息物理融合系统模型[J].江苏农业科学,2017,45(05):193.
　Zhou Liangfu,et al.Design and experiment of main parameters of gas ejector[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(09):193.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2016-09-06
基金项目：山东省烟台市科技攻关计划(编号：2016ZH079)；滨州医学院博士科研启动基金项目(编号：BY2015KYQD13)。
作者简介：曹振丽(1979—)，女，山东烟台人，博士，讲师，主要从事农业信息化、云计算与大数据、畜牧养殖物联网的研究。E-mail：caozhenli2004@163.com。
更新日期/Last Update: 2017-05-05