【摘 要】
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为实现有效的安全预警,利用无线传感器网络(WSN)对危险品在途状态实施监测,并重点研究时间序列分析方法在监测数据分析和预报中的应用.运用自回归求和移动平均(ARIMA)算法,结
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为实现有效的安全预警,利用无线传感器网络(WSN)对危险品在途状态实施监测,并重点研究时间序列分析方法在监测数据分析和预报中的应用.运用自回归求和移动平均(ARIMA)算法,结合具体算例对非平稳序列的气体浓度数值进行建模、分析、预报.结果表明,模型拟合良好,预报值可信,可为船舶危险品运输风险预警提供重要依据.
In order to realize effective safety precaution, the wireless sensor network (WSN) is used to monitor the transit status of dangerous goods, and the application of time series analysis method in monitoring data analysis and forecasting is mainly studied.Using ARMAA , The gas concentration values of non-stationary series are modeled, analyzed and predicted with the help of a specific example.The results show that the model is well fitted and the forecast value is credible, which can provide an important basis for early warning of dangerous goods transport in ships.
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