P2Pネットワーク内処理によるセンサ時系列予測 P2P-Sensing Network and Short-Term Forecast by using Timeseries Corelation

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抄録

我々は,様々なセンサノードを地理的オーバレイネットワークで結びつけた P2P 型広域センサネットワークについて研究を進めている.本稿では,そのモニタリングアプリケーションとして,センサデータの時系列予測に着目し,同ネットワークのセンサデータに対する予測手法を提案する.予測モデルとしては,時系列モデルの一種である多変量自己回帰モデルを使用しセンサからのデータより予測を行う.しかし,一般にこれらに基づく予測プロセスは手元の静的な時系列データに対する処理を前提としているため, P2P 型広域センサネットワーク上にそのまま適用することは,データの分散とストリーム性から現実的ではない.そこで本稿では,まず予測プロセスを階層化し,次いでこれらの課題が顕在化した相関層及び予測層でのピア選択における解決策として,算出法の使い分け及び偏相関に基づく Greedy なピア選択手順をそれぞれに提案する.We are advancing the research on the wide area P2P sensor network that consists of various sensor node. In this paper, we pay attention to the time series forecasting as a monitoring application on this network, we selected the vector auto-regressive model as a forecast model, and by using this model we can forecast the sensor value. However, these forecast processes based on VAR model requires the local static data as the precondition in general. It is difficult to cope with this forecast model to the P2P sensor network as it is. So, in this paper, we first propose the hierarchization of the forecast process, and next we propose both "Greedy peer selection procedure based on partial correlation coefficient" and "Procedure of using correlation calculation properly" as the solution of correlation layer and forecast layer.

We are advancing the research on the wide area P2P sensor network that consists of various sensor node. In this paper, we pay attention to the time series forecasting as a monitoring application on this network. we selected the vector auto-regressive model as a forecast model, and by using this model we can forecast the sensor value. However, these forecast processes based on VAR model requires the local static data as the precondition in general. It is difficult to cope with this forecast model to the P2P sensor network as it is. So, in this paper, we first propose the hierarchization of the forecast process, and next we propose both "Greedy peer selection procedure based on partial correlation coefficient" and "Procedure of using correlation calculation properly" as the solution of correlation layer and forecast layer.

収録刊行物

  • 情報処理学会研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS)

    情報処理学会研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS) 2008(117(2008-DPS-137)), 13-18, 2008-11-20

    一般社団法人情報処理学会

参考文献:  4件中 1-4件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110007100618
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10116224
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    Technical Report
  • ISSN
    09196072
  • NDL 記事登録ID
    9736287
  • NDL 雑誌分類
    ZM13(科学技術--科学技術一般--データ処理・計算機)
  • NDL 請求記号
    Z14-1121
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  NII-ELS  IPSJ 
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