利用分布式體系結構,實現了海量數據的分布式挖掘處理;大數據技術能夠有效地處理大量的數據調集,近年來以其靈敏度高、效率高等優點被廣泛應用于各種數據處理過程。利用采集到的網絡數據在同一時刻段內,同一節點上存在一次相關的特性,建立線性回歸模型,并經模型逼近估計所采集的數據。遠程智能抄表
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群首節點和群內節點采用雙重預測模型進行數據預測,減少了網絡傳輸的數據量。一種基于時間序列的自適應變頻數據采集方法,首先利用時間序列進行網絡數據的采集,而傳感器在利用采集的網絡數據進行建模的過程中不會傳送網絡數據佛山自動抄表系統
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建立回歸模型,建立模型預測數據在網絡中的后續變化,并預測應用降噪模型期間的數據傳輸量。三是判斷錯誤范圍內是否存在網絡數據,如果存在,調整收集數據的網絡節點的頻率;如果沒有,回到第一步,建立新的數據收集模型。佛山遠程抄表
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