电力无线传感器网络中数据处理技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容及思路 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 2 相关工作 | 第14-23页 |
| 2.1 无线传感器网络概述 | 第14-17页 |
| 2.1.1 无线传感器网络的发展及特点 | 第14-15页 |
| 2.1.2 电力系统无线传感器网络的研究现状 | 第15-17页 |
| 2.2 数据缺失以及不良数据产生的原因 | 第17页 |
| 2.3 缺失数据插值算法 | 第17-20页 |
| 2.3.1 平均数法 | 第18页 |
| 2.3.2 众数法 | 第18页 |
| 2.3.3 线性插值法 | 第18页 |
| 2.3.4 拉格朗日插值法 | 第18-19页 |
| 2.3.5 克里金插值法 | 第19页 |
| 2.3.6 最近邻插值法 | 第19-20页 |
| 2.4 不良数据检测与辨识 | 第20-22页 |
| 2.4.1 相关定义 | 第20-21页 |
| 2.4.2 传统不良数据检测与辨识方法 | 第21-22页 |
| 2.4.3 不良数据检测与修正的新方法 | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 无线传感器网络中缺失数据处理技术 | 第23-43页 |
| 3.1 问题的提出 | 第23-24页 |
| 3.2 相关概念 | 第24-28页 |
| 3.2.1 回归插值法 | 第24-26页 |
| 3.2.2 基于时间序列的ARMA模型 | 第26-27页 |
| 3.2.3 指数平滑法 | 第27-28页 |
| 3.3 自决策插值算法 | 第28-38页 |
| 3.3.1 算法的选择 | 第29-31页 |
| 3.3.2 算法的融合 | 第31-33页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第33-38页 |
| 3.4 线性回归分析与二次指数平滑法组合估计算法 | 第38-41页 |
| 3.4.1 算法描述 | 第39-40页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 4 不良数据检测与修正 | 第43-58页 |
| 4.1 问题的提出 | 第43页 |
| 4.2 相关工作 | 第43-45页 |
| 4.3 基于无线传感器网络的不良数据辨识方法 | 第45-48页 |
| 4.3.1 相关定义 | 第45-46页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第46页 |
| 4.3.3 算法详细说明 | 第46-48页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第48-56页 |
| 4.4.1 实验设定 | 第49-51页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第51-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 5 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 个人简历及在校期间科研情况 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
