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雾霾感知源信任评价和筛选模型

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.85 MB | 2017-12-23

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　　雾霾监测点作为雾霾数据感知的源头，由于缺乏有效的评价方法，导致感知的数据不可靠。针对此问题，提出一种感知源信任评价和筛选模型，该模型采用数据触发检测方式来进行。当感知源的数据到达时，首先采用K-Means聚类算法和统计结果计算感知源基准数据，根据当前感知数据、基准数据和所设定的门限值计算得到感知源的数据信任度；然后根据感知源所处地理位置确定邻居关系，将感知源当前所感知的数据和各个邻居所感知的数据进行比较，根据差值的绝对值和门限值的大小关系计算得到邻居推荐信任度；最后使用感知源的数据信任度、历史信任度和邻居推荐信任度三种信任度计算得到最终的综合信任度。其中历史信任度初始为所监测的指标数，而后使用综合信任度进行更新。从理论分析和仿真结果看，该方法可有效对感知源进行客观的评价，同时能够规避异常感知源的数据，降低后期处理开销。

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