摘要
本发明公开了一种轻量化时序信息融合感知控制方法及系统,涉及物联网弱终端数据采集技术领域,包括:获取关键感知数据,实时跟踪节点本地的任务负载与通信负载;基于多种非线性拟合函数的可行空间窗口,对输入的感知数据和信道状态进行自适应分割;基于时序数据的曲线特征,对时序数据进行预处理后对曲线进行特征提取,选择重要特征;对压缩后的曲线特征数据进行分析与预测,将时序数据分类为不同特征的曲线,并根据分类结果选择对应的经验函数模型进行拟合,最后自适应调节算法动态改变节点的运行状态;基于数据未来走势进行动态控制。本发明将任务和通讯负载的未来走势与其运行状态相耦合,并将节点跟踪数据的变化率和其历史情况相结合,实现节点运行状态的自适应调节。
技术关键词
感知控制方法
时序
曲线特征
感知控制系统
LightGBM模型
分段
机器学习分类器
统计特征
直方图
传感器节点
特征提取模块
分类决策树
终端数据采集技术
训练集
时域特征
误差可控
动态
系统为您推荐了相关专利信息
工作状态远程监控
飞行状态参数
时序
无人机
非线性
SOC估计方法
时间段
粒子滤波算法
储能电池
异常数据
嵌入式冰箱
智能控制方法
机器学习模型
压缩机运行状态
基准