基于模糊时间序列的传感器网络感知数据预测模型

传感器网络监控系统属于大型复杂系统,由感知节点以一定的时间间隔向sink节点发送感知数据,以实现对应用环境的监控。由于网络本身及应用环境的影响,得到的感知数据往往存在不确定性。此外,周期性报告数据模式影响到实时监控数据的精确性。本文应用时间序列模型预测传感器数据以响应用户查询,可有效降低网络通信量。通过对无线传感器网络的数据分析,引入多属性模糊时间序列预测模型,充分考虑了无线传感器网络时间序列中存在的趋势因素,并提出了适合于传感器网络的修正预测模型。实验结果表明模糊时间序列模型可有效预测传感器网络数据,且能提高预测精度。

洛阳市农村3～6岁留守幼儿体质健康问题与对策

目的观测农村3～6岁留守幼儿体质健康情况,掌握农村儿童身体生长规律。方法本研究从体质测试的方向着手,通过问卷和测试的方法掌握留守幼儿的健康问题。结果农村留守幼儿的体质指标测试结果均存在差异,值得引起政府和教育部门的重视。结论本研究存在的问题是农村儿童身体健康情况的普遍问题,值得引起政府、学校、家庭的共同关注,全社会应该从关心孩子、关爱孩子的角度出发,提高留守幼儿的体质,保障留守幼儿的健康成长。