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基于GATv2-TCN联合优化的WSN数据流异常检测算法
1
作者
苏宇杭
马俊
+3 位作者
樊津瑜
陈博行
周家城
尹博然
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第5期843-850,共8页
在传感器网络中,通过对数据流进行异常检测能够及时发现故障并报警,以确保系统安全可靠运行。然而WSN数据流异常检测仍面临2大难题:1)不同时间序列间复杂的相关性有待深入挖掘;2)在正常/异常样本分布极度不平衡的数据集中异常样本不易...
在传感器网络中,通过对数据流进行异常检测能够及时发现故障并报警,以确保系统安全可靠运行。然而WSN数据流异常检测仍面临2大难题:1)不同时间序列间复杂的相关性有待深入挖掘;2)在正常/异常样本分布极度不平衡的数据集中异常样本不易检出。提出一种基于GATv2-TCN的异常检测算法。采用GATv2和TCN来建模特征和时间维度的复杂关系,并优化预测和重构模块。采用4个数据集对所提算法进行性能验证与分析。实验结果表明,所提算法获得了较高的F 1和AUC,特别是在不平衡的数据集中各项指标均高于基线模型,具有较好的WSN数据流异常检测效果。
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关键词
无线传感器网络
数据流异常检测
GATv2
TCN
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职称材料
基于未覆盖顶点的无线传感器网络覆盖优化
被引量：
3
2
作者
尹博然
马俊
+1 位作者
陈博行
王红晨
《河北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第5期553-560,共8页
为进一步提高无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)的覆盖率、缩短移动部署迭代次数,改进了传感器之间的虚拟力和泰森多边形顶点虚拟力算法;针对现有虚拟力算法数学模型的不连续性,改用胡克定律作为模型,使传感器所受虚拟力与...
为进一步提高无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)的覆盖率、缩短移动部署迭代次数,改进了传感器之间的虚拟力和泰森多边形顶点虚拟力算法;针对现有虚拟力算法数学模型的不连续性,改用胡克定律作为模型,使传感器所受虚拟力与距离成线性关系.当传感器间距大于2RS时,利用泰森多边形未被覆盖顶点对最近传感器节点施加虚拟引力,同时让虚拟力的大小决定传感器的移动步长,经多次仿真表明,该算法较现有算法可将覆盖率由93.5%提升至99.7%,迭代次数降到原来的25%以下.本文算法对同构无线传感器网络覆盖研究起到积极作用.
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关键词
移动无线传感器
泰森多边形
虚拟力算法
优化部署策略
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职称材料
基于进化算法优化的CNN-EA-ConvLSTM水质预测模型
被引量：
2
3
作者
王红晨
马俊
陈博行
《水电能源科学》
北大核心
2023年第8期73-76,共4页
针对传统水质预测方法难以捕捉样本中时空特征的问题,提出建立基于CNN-EA-ConvLSTM水质预测模型,即首先通过卷积神经网络(CNN)对数据降维处理,提取样本特征,然后使用外部注意力机制探索样本间的隐藏信息,以卷积长短期记忆网络(ConvLSTM...
针对传统水质预测方法难以捕捉样本中时空特征的问题,提出建立基于CNN-EA-ConvLSTM水质预测模型,即首先通过卷积神经网络(CNN)对数据降维处理,提取样本特征,然后使用外部注意力机制探索样本间的隐藏信息,以卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)进一步捕捉数据的空间特性,为使模型能达到最优效果,使用遗传算法优化模型中的超参数,最后以青海省的水质监测数据为样本对模型进行仿真验证。结果表明,该模型的平均绝对误差(M_(MAE))为0.063、均方根误差(R_(RMSE))为0.012、平均绝对百分比误差(M_(MAPE))为2.6%,与CNN-EA模型、CNN-LSTM模型相比M_(MAE)、R_(RMSE)、M_(MAPE)分别降低了18%和24%、14%和25%、16%和21%,模型可有效获取水质的时空特征,减弱不同样本间的影响,达到理想预测效果。
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关键词
水质预测
卷积神经网络(CNN)
外部注意力
ConvLSTM
遗传算法(GA)
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职称材料
题名
基于GATv2-TCN联合优化的WSN数据流异常检测算法
1
作者
苏宇杭
马俊
樊津瑜
陈博行
周家城
尹博然
机构
青海师范大学
物
理与电子信息工程学院
青海师范大学
高原
科学
与可持续发展
研究院
(
物
联网
重点
实验室
)
青海
大学
计算机技术与应用学院
出处
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第5期843-850,共8页
基金
青海省自然科学基金(2021-ZJ-916)。
文摘
在传感器网络中,通过对数据流进行异常检测能够及时发现故障并报警,以确保系统安全可靠运行。然而WSN数据流异常检测仍面临2大难题:1)不同时间序列间复杂的相关性有待深入挖掘;2)在正常/异常样本分布极度不平衡的数据集中异常样本不易检出。提出一种基于GATv2-TCN的异常检测算法。采用GATv2和TCN来建模特征和时间维度的复杂关系,并优化预测和重构模块。采用4个数据集对所提算法进行性能验证与分析。实验结果表明,所提算法获得了较高的F 1和AUC,特别是在不平衡的数据集中各项指标均高于基线模型,具有较好的WSN数据流异常检测效果。
关键词
无线传感器网络
数据流异常检测
GATv2
TCN
Keywords
wireless sensor network
data flow anomaly detection
GATv2
TCN
分类号
TP212.9 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于未覆盖顶点的无线传感器网络覆盖优化
被引量：
3
2
作者
尹博然
马俊
陈博行
王红晨
机构
青海师范大学
物
理与电子信息工程学院
青海师范大学高原科学与可持续发展研究院物联网重点实验室
出处
《河北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第5期553-560,共8页
基金
青海省自然科学基金资助项目(2021-ZJ-916)。
文摘
为进一步提高无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)的覆盖率、缩短移动部署迭代次数,改进了传感器之间的虚拟力和泰森多边形顶点虚拟力算法;针对现有虚拟力算法数学模型的不连续性,改用胡克定律作为模型,使传感器所受虚拟力与距离成线性关系.当传感器间距大于2RS时,利用泰森多边形未被覆盖顶点对最近传感器节点施加虚拟引力,同时让虚拟力的大小决定传感器的移动步长,经多次仿真表明,该算法较现有算法可将覆盖率由93.5%提升至99.7%,迭代次数降到原来的25%以下.本文算法对同构无线传感器网络覆盖研究起到积极作用.
关键词
移动无线传感器
泰森多边形
虚拟力算法
优化部署策略
Keywords
thiessen polygons
mobile wireless sensor
virtual force algorithm
deployment optimization strategy
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于进化算法优化的CNN-EA-ConvLSTM水质预测模型
被引量：
2
3
作者
王红晨
马俊
陈博行
机构
青海师范大学
物
理与电子信息工程学院
青海师范大学
高原
科学
与可持续发展
研究院
(
物
联网
重点
实验室
)
青海师范大学
计算机学院
出处
《水电能源科学》
北大核心
2023年第8期73-76,共4页
基金
青海省自然科学基金项目(2021-ZJ-916)。
文摘
针对传统水质预测方法难以捕捉样本中时空特征的问题,提出建立基于CNN-EA-ConvLSTM水质预测模型,即首先通过卷积神经网络(CNN)对数据降维处理,提取样本特征,然后使用外部注意力机制探索样本间的隐藏信息,以卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)进一步捕捉数据的空间特性,为使模型能达到最优效果,使用遗传算法优化模型中的超参数,最后以青海省的水质监测数据为样本对模型进行仿真验证。结果表明,该模型的平均绝对误差(M_(MAE))为0.063、均方根误差(R_(RMSE))为0.012、平均绝对百分比误差(M_(MAPE))为2.6%,与CNN-EA模型、CNN-LSTM模型相比M_(MAE)、R_(RMSE)、M_(MAPE)分别降低了18%和24%、14%和25%、16%和21%,模型可有效获取水质的时空特征,减弱不同样本间的影响,达到理想预测效果。
关键词
水质预测
卷积神经网络(CNN)
外部注意力
ConvLSTM
遗传算法(GA)
Keywords
water quality prediction
CNN
external attention
ConvLSTM
GA
分类号
TV211.1 [水利工程—水文学及水资源]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GATv2-TCN联合优化的WSN数据流异常检测算法
苏宇杭
马俊
樊津瑜
陈博行
周家城
尹博然
《计算机工程与科学》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于未覆盖顶点的无线传感器网络覆盖优化
尹博然
马俊
陈博行
王红晨
《河北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于进化算法优化的CNN-EA-ConvLSTM水质预测模型
王红晨
马俊
陈博行
《水电能源科学》
北大核心
2023
2
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职称材料
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