基于分层有限状态机的时间序列数据挖掘与预测方法

针对非平稳非线性时间序列的数据挖掘与预测问题,提出一种基于分层有限状态机的预测方法 .首先,将时间序列构建成有限状态机(FSM)模型,将时间序列的相对序列模式作为状态.然后,构建一种层次模型,通过关联特定模式形成中间状态,并以递归方式对模式进行分组,以此解决长序列造成的过度训练问题.最后,通过梯度下降法结合所有有限状态(FS)预测器的输出,生成最终预测结果 .实验结果表明,该方法能够对时间序列进行有效的规则挖掘,具有较高的预测精度.     

能耗期望的动态功耗管理预测性策略

现有动态功耗管理预测性策略基于部件空闲时间前后的关联性进行预测,在系统随机服务请求环境下面临失效. 该文从概率统计的角度提出基于空闲时间能耗期望的预测策略,该策略使部件在空闲时进入空闲时间能耗期望值最低的模式,并从理论上证明了此方法具有最优的节能效果. 实验结果表明,在系统服务请求的指数分布与Pareto分布下,与传统预测性策略相比,该策略获得了更低的部件平均功耗.     

基于MILP的云计算数据中心扩张策略优化模型

随着云计算系统的日益发展,云服务提供商需要对大规模数据中心进行不断扩张,为此,提出一种基于混合整数线性规划(MILP)的数据中心扩张策略优化模型.综合考虑了流量负载、能耗、电力成本、土地成本、税率、服务器利用率等多种约束,构建MILP模型,在满足用户的服务级别协议(SLA)下,求解最优扩张策略,使服务商利润最大化.其中,扩张策略包括扩建现有数据中心和在何时何地新建数据中心等措施.仿真实验结果表明,该模型能够根据实际情况获得最优扩张策略,提高了利润.     

基于EMD优化NAR动态神经网络的地铁客流量短时预测模型

为了能够更加准确地实现地铁客流预测,提出了一种基于经验模态分解算法(empirical mode decomposition, EMD)优化非线性自回归(nonlinear auto regressive,NAR)动态神经网络的地铁客流量短时预测模型.分析地铁客流量数据后发现日客流量具有一定的变化规律,为此使用了基于时间序列的NAR动态神经网络,该网络具有优秀的非线性动态拟合能力和反馈记忆的功能.结合EMD经验模态分解算法优化NAR动态神经网络预测模型,以此来减少预测误差,提高预测精度.结果显示,EMD-NAR神经网络组合预测模型适用于地铁客流的短时预测,预测精度可达93%,具有较好的应用价值.     

基于深度CRBM模型的建筑能耗预测方法

针对建筑能耗的预测问题,提出一种基于深度条件受限玻尔兹曼机(CRBM)的预测方法.首先,将传统受限玻尔兹曼机进行扩展,融入一个历史条件输入层,使其能够根据历史时间序列来预测未来序列.然后,在CRBM基础上构建深度CRBM模型,用来执行建筑能耗的预测.在一个"个体家庭电力消耗"数据集上的实验结果表明,提出的方法能够准确预测出预定时间段内的建筑能耗,能够为电力调度提供一定的依据.     

基于多元线性回归模型的建筑能耗预测与建筑节能分析

针对城市建筑能耗的节约与有效利用,提出一种基于多元线性回归模型(MLRP)的建筑能耗预测与建筑节能分析模型.以天然气和电力为能耗目标,将建筑类型、建筑年代、占地面积和居住人数等参数作为输入特征,利用多元线性回归模型分析出对能耗具有显著性影响的因素,并预测整个区域的能耗.另外,通过该预测模型,可以评估实施改善措施后建筑的节能潜力.实验给出了各种场景下的建筑节能潜力,分析结果表明,提出的预测模型能够精确预测区域能耗.     

命名数据网络中利用缓存决策的PAWF策略

现有的转发策略对命名数据网络(NDN)的网络性能造成了诸多不利影响,需要考虑新的NDN转发准则以应对无线链路和节点移动性的问题,本文提出了一种提供商感知转发(PAWF)策略.该策略在转发决策过程中融合了兴趣/数据包的额外字段,在额外字段中携带了准提供商的信息,使得提供商信息能够位于网络的每个节点中,利用缓存决策技术提高了数据传输性能,并基于这些额外信息做出最终转发决策.搭建基于ndnSIM的NSN网络仿真环境对盲目转发(BF)和PAWF策略的性能进行了比较,实验结果表明,PAWF的性能大幅度优于BF策略,具有更短的完成时间和较低的数据冗余度.     

基于M-ATS的无线传感器网络攻击检测算法

随着无线传感器网络应用数量的增加,保护传感器节点免受恶意攻击变得越来越重要.本文提出了基于马尔可夫攻击测试系统(M-ATS)的无线传感器网络攻击检测算法,M-ATS整合博弈论和马尔可夫判决进程(MJP)攻击模式挖掘算法的原理,通过博弈论确定最佳保护策略,使用MJP预测未来发生的攻击并设计对应的保护策略.实验结果表明,相比于单独使用博弈论或MJP,提出的M-ATS攻击防御成功率更高.     

一种基于主成分分析的时间序列趋势预测方法

在分析现有时间序列预测方法的基础上,提出了一种利用主成分分析实现时间序列趋势预测的方法.算例表明,该方法能够具有一定的适用性.     

基于粒子群优化的BP神经网络预测方法及其应用研究

本文提出了一种基于粒子群优化的BP神经网络预测方法.该方法利用粒子群优化算法全局搜索BP神经网络的权值和阈值,并利用优化后的BP网络建立预测模型对经济指标进行预测.仿真实验结果表明,该方法克服了传统BP神经网络本身所存在的局部最小值和训练速度慢等不足,能够较好应用于定量经济指标预测,有效提高了预测的精度.     

CVAAS自适应动态电源管理策略

在嵌入式和便携式系统的低功耗设计中,动态电源管理(dynamic power management,DPM)是一个非常重要的技术.DPM本质上是一种"在线"问题,必须能够自适应于系统工作环境的变化.本文基于电池的基本特性,为TimeOut策略提出了一种新颖的自适应技术——CVAAS(critical voltage area adaptive skill).实验结果表明,CVAAS具有很强的稳定性,并且能够在延长电池可持续放电时间的同时维护系统的性能.     

多空间投影分解法及参数优化并在电磁场问题上的应用

为了提高复杂多枝区域上电磁场问题快投影分解法的计算效率,分析了最优参数选取并给出了其表达式,提高了实用效率,实际应用表明收敛速度也大大加快.使用最优值快速投影分解法使得迭代次数大幅减少,其迭代次数约为原来普通投影分解法的三分之一.     

基于虚拟机的数据中心能耗测量

提出一种基于计算密集型与I/O密集型建立虚拟机动态能耗的数学模型方法.结合了设备运行状态参数,在模型功耗处于计算密集型时引入了虚拟机的CPU使用率与CPU频率,处于I/O密集型时引入了虚拟机的硬盘读写总字节数与内存读写总字节数计算功耗,并对功耗进行积分得出数据中心能耗.与常规方法相比该方法进一步细化了测量粒度,且在使用Wordcount运行任务与Sort运行任务进行节点能耗测试时,得出能耗的平均误差为0.062 5.实验结果在粒度细化的同时保证了常规方法的同级别测量精度.     

一种无线自组织网的发送功率等级交互机制

为了减少不同发射功率节点间的分组冲突,提出了一种无线自组织网的发送功率等级交互机制,从而在网络局部推选出适合的公共发射功率等级.网络仿真结果表明在静止网络中采用该机制后可改进网络吞吐量,并减少部分能量消耗.     

水声通信网中基于能量平衡的动态路由控制

针对水声传感器网中一些中继节点因过分使用而过早耗尽能量的问题,提出一种动态路由控制新方法.通过周期性预测出节点的信息产生率,并根据节点当前剩余能量,估计出采用不同路由时节点的生命值.以网络节点的最小生命值为目标函数,借助遗传算法周期性搜索出与最大目标函数值对应的路由,这样的路由就是能平衡各节点能量的最佳路由.仿真结果表明,该方法能避免生命值较小的节点承担过分的中继任务,延长节点生命.     

中国电力消费多尺度时空格局分析——基于DMSP-OLS夜间灯光数据

对美国国防气象卫星计划(defense meteorological satellite program,DMSP)上的操作线性扫描系统(operational linescan system,OLS)所获取的夜间灯光数据进行校正,结合省级电力消费量构建2000-2013年省级尺度电力消费模拟模型.模型的拟合优度为0....     

多枝域电磁场问题快速投影分解法的收敛性分析及应用

对求解枝连区域上电磁场问题的投影分解法和快速投影分解法的收敛性进行了分析和比较,并证明了快速投影分解法的收敛速度要快于一般的投影分解法.实际应用表明,快速投影分解法的收敛速度大大加快,其迭代次数大约只有原来的三分之一左右.     

基于IEEE802.15.4低功耗有源电子标签的设计

针对有源电子标签功耗和防碰撞问题,给出了一种基于IEEE802.15.4标准和MG245X片上系统的2.4 GHz低功耗有源电子标签实现方法.从硬件电路和软件程序两个方面联合优化,设计了有源电子标签和标签读写器,分析了标签休眠时间与功耗及标签最大移动速度的关系.测试结果表明,该标签休眠模式下工作电流小于1.7μA,空旷环境下有效通信距离大于60 m,满足低功耗和远距离读写实用要求.     

一种802.11功率控制MAC协议及仿真研究

提出了一种基于IEEE802.11的功率控制MAC(medium access control)协议,在控制包中包含发送功率和容许接收功率,通过两个通信节点之间的控制信息的交换来决定数据包的发送功率和限制其他邻节点的发送功率,有效降低隐藏终端和暴露终端之间的干扰,并且在数据接收的同时允许邻节点同时发送信息.通过仿真与802.11MAC协议进行比较,结果表明,在移动自组网中,该功率控制协议能够提高系统的吞吐量性能,而大大减少移动节点的功率消耗,提高节点的能量利用效率,并降低超过93%的系统能耗.