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AHL NB⁃IoT架构可移植性分析
1
作者
喻炳政
王宜怀
+1 位作者
张建
刘强
《现代电子技术》
2022年第6期74-80,共7页
针对传统物联网开发的软硬件可移植性低,而知名企业倾向于以服务形式发布产品,避免透露专业细节的问题,文中提出一种软硬件构件化、可移植、开源的开发架构。开发架构将硬件分为两部分,再辅以外接传感器实现硬件模块化设计。在设计硬件...
针对传统物联网开发的软硬件可移植性低,而知名企业倾向于以服务形式发布产品,避免透露专业细节的问题,文中提出一种软硬件构件化、可移植、开源的开发架构。开发架构将硬件分为两部分,再辅以外接传感器实现硬件模块化设计。在设计硬件电路时,将各部分电路分模块以便于进行移植复用。软件设计方面,针对模块化的硬件进行构件化开发,以降低构件的耦合性并减少程序的改动;同时将微控制器的FLASH存储区域分为两部分,将部分程序固化在指定扇区,通过功能函数实现程序跳转,提高系统的稳定性。通过软件分层次设计和移植可提高构件程序的可复用性。最后将原本AHL NB⁃IoT架构下基于MKL36Z64芯片实现的窄带程序、电能质量监测程序移植到STM32L431芯片上,验证了文中提出的架构具有较强的可移植性与稳定性。
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关键词
AHL
NB⁃IoT架构
可移植性分析
开发架构
模块化设计
软件构件化
窄带物联网
程序
移植
程序跳转
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职称材料
基于GBDT算法的参考作物蒸散量模型在江苏省的预测
被引量：
14
2
作者
张薇
韦群
+3 位作者
吴天傲
林洁
邵光成
丁鸣鸣
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2020年第5期1169-1180,共12页
选取江苏省6个气象站点1997-2016年的逐日气象资料,建立了3种基于树型算法的参考作物蒸散量(ET 0)预测模型,包括梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)、随机森林(Random forest,RF)和回归树(Regression tree)模型,以FA...
选取江苏省6个气象站点1997-2016年的逐日气象资料,建立了3种基于树型算法的参考作物蒸散量(ET 0)预测模型,包括梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)、随机森林(Random forest,RF)和回归树(Regression tree)模型,以FAO-56 Penman-Monteith公式计算所得的ET 0值作为标准值,对GBDT、RF、Regresssion tree模型和3种经验模型(EI-Sebail、Irmak、Hargreaves-Samani模型)的预测结果进行比较分析。结果表明:在相同气象因子输入组合下,GBDT、RF模型能取得较高的模拟精度,且明显高于Regression tree模型和经验模型,其中,气象参数组合为最高气温、最低气温和辐射的GBDT模型具有最高的模拟精度[全局评价指标(GPI)排名第1];通过敏感性分析发现,辐射是对江苏省逐日ET 0影响最为显著的气象因子,其直接通径系数为0.512,对决定系数(R 2)的贡献度为0.740,显著高于其他气象因子;通过可移植性分析发现,气象因子组合为最高气温、最低气温和辐射的GBDT、RF模型在江苏省内6个站点相互交叉验证下仍具有较高的预测精度。因此,可以将GBDT、RF模型应用于江苏省气象资料缺乏时的ET 0预测,为农业灌溉提供可靠依据。
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关键词
参考作物蒸散量
梯度提升决策树(GBDT)算法
随机森林(RF)算法
可移植性分析
敏感性
分析
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职称材料
题名
AHL NB⁃IoT架构可移植性分析
1
作者
喻炳政
王宜怀
张建
刘强
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
苏州大学文正学院
苏州大学东吴学院
出处
《现代电子技术》
2022年第6期74-80,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目:面向群智感知的高可靠数据收集与筛选关键技术研究(61672369)
江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
教育部2019年第一批产学合作协同育人项目(201901004033,201901276008)。
文摘
针对传统物联网开发的软硬件可移植性低,而知名企业倾向于以服务形式发布产品,避免透露专业细节的问题,文中提出一种软硬件构件化、可移植、开源的开发架构。开发架构将硬件分为两部分,再辅以外接传感器实现硬件模块化设计。在设计硬件电路时,将各部分电路分模块以便于进行移植复用。软件设计方面,针对模块化的硬件进行构件化开发,以降低构件的耦合性并减少程序的改动;同时将微控制器的FLASH存储区域分为两部分,将部分程序固化在指定扇区,通过功能函数实现程序跳转,提高系统的稳定性。通过软件分层次设计和移植可提高构件程序的可复用性。最后将原本AHL NB⁃IoT架构下基于MKL36Z64芯片实现的窄带程序、电能质量监测程序移植到STM32L431芯片上,验证了文中提出的架构具有较强的可移植性与稳定性。
关键词
AHL
NB⁃IoT架构
可移植性分析
开发架构
模块化设计
软件构件化
窄带物联网
程序
移植
程序跳转
Keywords
AHL NB⁃IoT architecture
portability analysis
development architecture
modularity design
software modularity
NB⁃IoT
program transplantation
program jump
分类号
TN911.1-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于GBDT算法的参考作物蒸散量模型在江苏省的预测
被引量：
14
2
作者
张薇
韦群
吴天傲
林洁
邵光成
丁鸣鸣
机构
河海大学农业科学与工程学院
南京市浦口区水务局
南京市江宁区水务局
南京市水务局
出处
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2020年第5期1169-1180,共12页
基金
国家自然科学基金项目(51879072)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJKY19_0523)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2019B68014)
江苏省水利科技项目(2015087)。
文摘
选取江苏省6个气象站点1997-2016年的逐日气象资料,建立了3种基于树型算法的参考作物蒸散量(ET 0)预测模型,包括梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)、随机森林(Random forest,RF)和回归树(Regression tree)模型,以FAO-56 Penman-Monteith公式计算所得的ET 0值作为标准值,对GBDT、RF、Regresssion tree模型和3种经验模型(EI-Sebail、Irmak、Hargreaves-Samani模型)的预测结果进行比较分析。结果表明:在相同气象因子输入组合下,GBDT、RF模型能取得较高的模拟精度,且明显高于Regression tree模型和经验模型,其中,气象参数组合为最高气温、最低气温和辐射的GBDT模型具有最高的模拟精度[全局评价指标(GPI)排名第1];通过敏感性分析发现,辐射是对江苏省逐日ET 0影响最为显著的气象因子,其直接通径系数为0.512,对决定系数(R 2)的贡献度为0.740,显著高于其他气象因子;通过可移植性分析发现,气象因子组合为最高气温、最低气温和辐射的GBDT、RF模型在江苏省内6个站点相互交叉验证下仍具有较高的预测精度。因此,可以将GBDT、RF模型应用于江苏省气象资料缺乏时的ET 0预测,为农业灌溉提供可靠依据。
关键词
参考作物蒸散量
梯度提升决策树(GBDT)算法
随机森林(RF)算法
可移植性分析
敏感性
分析
Keywords
reference crop evapotranspiration
gradient boosting decision tree(GBDT)algorithm
random forest(RF)algorithm
portability analysis
sensitivity analysis
分类号
S16 [农业科学—农业气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
AHL NB⁃IoT架构可移植性分析
喻炳政
王宜怀
张建
刘强
《现代电子技术》
2022
0
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职称材料
2
基于GBDT算法的参考作物蒸散量模型在江苏省的预测
张薇
韦群
吴天傲
林洁
邵光成
丁鸣鸣
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2020
14
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职称材料
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