物联网数据挖掘研究论文(优秀3篇)
物联网数据挖掘研究论文 篇一
标题：物联网数据挖掘在智能交通系统中的应用
摘要：随着物联网技术的不断发展和普及，智能交通系统作为物联网的一个重要应用领域，正在得到越来越多的关注和研究。本文通过对物联网数据挖掘在智能交通系统中的应用进行研究和分析，总结了其在交通流量预测、交通事故预警、交通路况优化等方面的应用情况，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：物联网；数据挖掘；智能交通系统；交通流量预测；交通事故预警；交通路况优化
一、引言
物联网是指通过互联网将各种物理设备、传感器等连接起来，实现信息的互通和共享。智能交通系统作为物联网的一个重要应用领域，可以利用物联网技术实现交通流量监测、交通事故预警、交通路况优化等功能。数据挖掘作为一种从大规模数据中提取隐含信息的技术，能够为智能交通系统提供有效的数据分析和决策支持。因此，研究物联网数据挖掘在智能交通系统中的应用具有重要的理论和实践意义。
二、物联网数据挖掘在智能交通系统中的应用
1. 交通流量预测
物联网技术可以通过感知设备实时采集交通流量数据，并利用数据挖掘算法对历史数据进行分析和建模，从而实现对未来交通流量的预测。通过准确预测交通流量，可以合理调度交通信号灯、优化交通路线，提高道路通行效率。
2. 交通事故预警
物联网数据挖掘可以通过分析交通流量数据、车辆位置数据和交通事故数据等信息，建立交通事故预警模型。当交通流量异常或车辆位置异常时，系统可以及时发出预警，提醒驾驶员注意交通安全，减少交通事故发生的可能性。
3. 交通路况优化
物联网数据挖掘可以通过分析交通流量数据、车辆位置数据和道路状况数据等信息，建立交通路况优化模型。通过实时监测交通流量和路况情况，系统可以及时调整交通信号灯、疏导交通，减少交通堵塞，提高道路通行效率。
三、未来研究方向
目前，物联网数据挖掘在智能交通系统中的应用还存在一些问题和挑战，如数据隐私保护、数据质量问题等。未来的研究可以从以下几个方面展开：
1. 数据隐私保护：如何在保证数据安全的前提下，充分利用物联网数据进行挖掘和分析，需要进一步研究和探索。
2. 数据质量问题：由于物联网数据的来源多样性和数据质量波动性，如何处理和提高物联网数据的质量，对于数据挖掘的准确性和可靠性具有重要意义。
3. 多源数据融合：如何将来自不同传感设备的数据进行融合和整合，提高数据的综合利用效果，是未来研究的一个重要方向。
四、结论
本文通过对物联网数据挖掘在智能交通系统中的应用进行研究和分析，总结了其在交通流量预测、交通事故预警、交通路况优化等方面的应用情况，并对未来的研究方向进行了展望。数据挖掘技术在智能交通系统中的应用有望为交通管理、优化和安全提供有效的决策支持。
物联网数据挖掘研究论文 篇二
标题：基于物联网数据挖掘的智能家居系统设计
摘要：智能家居系统作为物联网的一个重要应用领域，可以通过数据挖掘技术实现对家庭环境和设备状态的监测和控制。本文通过对物联网数据挖掘在智能家居系统中的应用进行研究和分析，设计了一种基于数据挖掘的智能家居系统，并进行了实验验证。
关键词：物联网；数据挖掘；智能家居系统；环境监测；设备控制
一、引言
随着物联网技术的不断发展和普及，智能家居系统作为物联网的一个典型应用场景，正在得到越来越多的关注和研究。智能家居系统可以通过物联网技术实现对家庭环境和设备状态的监测和控制，提高家庭生活的便利性和舒适性。数据挖掘作为一种从大规模数据中提取隐含信息的技术，可以为智能家居系统提供有效的数据分析和决策支持。因此，研究物联网数据挖掘在智能家居系统中的应用具有重要的理论和实践意义。
二、物联网数据挖掘在智能家居系统中的应用
1. 环境监测
物联网技术可以通过感知设备实时采集家庭环境数据，如温度、湿度、光照等，并利用数据挖掘算法对这些数据进行分析和建模，从而实现对家庭环境的监测。通过准确监测家庭环境，可以自动调节空调、灯光等设备，提高家庭的舒适性和节能效果。
2. 设备控制
物联网数据挖掘可以通过分析家庭设备的历史使用数据、用户行为数据等信息，建立设备控制模型。通过学习用户的习惯和偏好，系统可以自动控制家庭设备的开关、调节设备的工作状态，提高家庭设备的智能化程度。
三、基于数据挖掘的智能家居系统设计
本文设计了一种基于数据挖掘的智能家居系统，主要包括感知设备、数据采集模块、数据挖掘模块和设备控制模块。感知设备用于采集家庭环境数据和设备状态数据，数据采集模块用于将数据传输到数据挖掘模块进行处理，数据挖掘模块用于对数据进行分析和建模，设备控制模块用于根据数据挖掘的结果控制家庭设备的工作。
四、实验验证
本文通过对设计的智能家居系统进行实验验证，验证了系统的可行性和有效性。实验结果表明，基于数据挖掘的智能家居系统可以准确监测家庭环境和设备状态，并根据数据挖掘的结果自动控制家庭设备的工作，提高家庭的舒适性和智能化程度。
五、结论
本文通过对物联网数据挖掘在智能家居系统中的应用进行研究和分析，设计了一种基于数据挖掘的智能家居系统，并进行了实验验证。数据挖掘技术在智能家居系统中的应用有望提高家庭生活的便利性和舒适性，为家庭环境和设备状态的监测和控制提供有效的决策支持。
物联网数据挖掘研究论文 篇三
物联网数据挖掘研究论文
摘要：当前信息社会环境下，信息产业成为国民经济发展的基础条件，其中物联网是全新信息技术的重要构成部分，是实现智能化的核心技术。物联网中的数据挖掘是物联网技术中较为重要的一个环节，其价值体现在为物联网应用数据大量增长下提供强力补充。当前基于海量数据的增加，物联网数据挖掘正面临着一定的挑战，而云计算的出现为其提供了一个全新的发展方向。该文以云计算、物联网、数据挖掘技术特征与相互联系为基础，分析基于云计算平台的物联网数据挖掘。
关键词：云计算平台；物联网；数据挖掘
物联网是当前智能化社会发展的一个重要显示，近几年随着科研事业的快速进展下，物联网以及从一个概念存在逐渐融入到现实生活中。物联网的出现实现了人们生活与工作的智能化，极大的改变的了生活与工作方式，提升了办事效率。而物联网的实现依靠中的技术的支持，其中数据挖掘技术便是其中一个重要支撑条件，数据挖掘实现了海量信息的获取与挖掘，而这种信息能够支撑物联网在实际操作中的智能化实现。文中在云计算平台的基础上分析物联网数据挖掘的相关研究，其中包括物联网数据挖掘所面临的挑战、在云计算平台中物联网数据挖掘的相关技术以及实际应用。
１、云计算与物联网理论基础
１）云计算理论云计算是一种依赖于互联网技术，经由互联网服务为用户提供依据需求而明确服务的计算方式。而云计算命名的由来是由于整个服务资源的选自源互联网内的数据，且互联网多会应用云状图案对资源进行
第一，规模大。云计算中的云所显示的便是差大的规模，当前就谷歌云计算来看已经拥有了１００多万台服务器，而其他较大型的搜索引擎也具备了数十万台服务器。
第二，虚拟化。云计算能够支持用户在任意位置或任意终端进行服务器的登录，所有操作在云空间进行运行，由此也便形成了虚拟性特征。
第三，可靠性。云计算应用数据多副本绒促以及计算节点同构可互换等措施来确保服务的可靠性。
第四，通用性。云计算不会针对特定的应用，在云支持下能够创造出海量的应用。
第五，可延伸性。云计算的超大规模能够支持其进行动态的伸缩，由此满足各类应用与用户规模的增长需求［１］。
２）物联网理论物联网属于全新信息技术的主要构成部分，同时也是信息化时代发展的'重要阶段。物联网实际上所指的是经由多种技术的应用实现物与物之间的连接，而这种连接形成了一个局域网络，实现远程与集中操控。物联网雏形的出现可追溯到１９９０年，后期随着各项理论与技术的不断研发下，在近几年已经能够实现在现实生活中，且被广泛的应用。其实际意义在于，经由各项技术将多种物品与互联网进行连接，实现信息交换与通信，由此实现了物品的智能化，用户可经由远程终端进行操控，便捷了人们的生活，同时也提升了各物品应用的安全性。与互联网对比物联网具备了以下几大特征：一方面表现在物联网应用到多种感知技术；第二方面表现在物联网属于建立在互联网基础上的泛在网络；第三方面表现在物联网的核心价值是提供不限定任何场合与时间的应用场景与用户的自由互换［２］。
３）物联网的建设物联网在应用过程中需要多个行业的参与，且需要政府方面所提供的支持，物联网具备多种优势，可广泛地应用在社会各个领域中，但是在实际应用过程中技术建设始终是一大难题。就常规上来讲，物联网的建设需要经由以下几个步骤：第一，对需要建设物联网的物体属性进行识别，包括静态与动态的属性，其中静态属性可直接进行存储，而动态属性则需要应用传感器进行探测；第二，对识别完成后的物体属性进行读取，将读取信息转换为网络识别数据；第三，将物体的信息经由网络传输至信息处理中心，由处理中心实现物体与互联网之间的通信［３］。
２、数据挖掘技术界定与特征分析
２．１数据挖掘技术概念
数据挖掘技术出现在二十世纪后期，虽然其出现时间不长，但是对社会中各领域的发展形成了巨大的影响，也引起自有优势得到了广泛的应用。数据挖掘从广泛意义上来讲所指的是从大量数据中经由可靠的算法搜索隐藏其中信息的整个过程。数据挖掘与计算机科学存在着紧密的联系，利用计算机技术经由统计、分析、情报检索、机器学习等多种手段实现其实际价值。当前数据挖掘在应用到不同领域后，也被赋予了不同的概念。但就其应用价值可从三个方面进行概述，第一个方面为提供海量可靠信息；第二个方面为经由数据挖掘所获取的信息对人们具有较高的应用价值；第三个方面为所获取的信息能够被人们理解与分析，并以此为根据做出决策［４］。
２．２数据挖掘技术特征
数据挖掘技术具备了分布广、规模大、节点资源有限、安全性复杂等特征。其中分布广主要是数据挖掘是物联网技术中的一个构成部分，而物联网本身就具备的分布广泛的特点，由此数据挖掘基于需要将数据存储在不同的地方，也便具备了分布广的特点；规模大方面主要是物联网中具有海量数据的传输与应用，而数据挖掘作为数据分析与处理环节自然具备了规模大特点；节点资源有限方面是给予物联网较为庞大的数据链，需要设置多个传感器节点，因此需要有能够快速解决处理数据的中央节点，而节点资源并非无限，中央节点通常不需要所有的数据，但需要数据参数，由此对需求数据进行输出［５］。
３、物联网数据挖掘面临的挑战
基于物联网技术自身所具备的特征，在数据挖掘中也具备了一定的优势，但是新技术在数据挖掘中应用较多，物联网技术在数据挖掘中也面临着一定的挑战，具体表现为以下几个方面。第一，物联网数据具有一定的规则，但是由于其规则过多也相对较为繁杂，经由中央模式对分布式数据进行挖掘的方式效果并不理想。第二，物联网数据规模较大，需要及时给予可靠的处理，而当前处理模式对硬件要求较高，若硬件不能够符合要求则可能无法实现。第三，数据需求的节点不断增加，需求与供给之间存在着一定的矛盾。第四，给予物联网数据存在着诸多外在影响因素，包括数据传输安全性、数据传输的隐私性、法律约束等因素。将所有数据集中存储在相同的数据仓库中这一渠道显然不具备可靠性。基于上述几点问题充分显示出，对物联网进行数据挖掘过程中，当前所具备的以及应用的多种技术与手段存在着一定的弊端，针对此需要不断地进行更为深入的研究，以寻找到更为有效的解决方案。
４、基于云计算平台的物联网数据挖掘技术分析
４．１物联网感知层
物联网感知层也就是实现感知作用，具体是依赖于目标区域范围内设置大量数据采集点予以实现。也就是说节点是经由传感器与摄像头以及其他相关设备实现数据的采集，所采集到的数据需要依赖于物联网感知层所具备的网络通信设备进行集中处理，将所需要的数据传递至各节点，再经由集中储存后再次通过传输层传递至云计算平台的数据处理中心，实现整个感知层的职能。
４．２物联网传输层
物联网传输层是所有数据传递的中间环节，其中涵盖着传感器、无限网络等设备与技术，经由多种网络设备的连接，形成高效率无缝数据的传输系统，能够更为有效地将物联网感知层所收集到的数据经由网络传输到数据处理中心，由此实现全方位的互通互联目标。就其实际工作内容来分析，所指向的是将多种属性的监测处理设备进行联网，实现传输功效，对各设备与节点之间的数据信息进行传播。
４．３数据层
数据层是物联网云计算平台中数据挖掘技术的核心环节，物联网自身具有一定的异构性与海量性特点，由此在数据层内将物联网设备所收集到的所有数据信息进项储存处理与分析的能力是基于云计算的物联网数据挖掘平台的重点。数据层内部涵盖了数据源转化与存储两个主要部分，其中数据源转化所指的是对物联网异构性的数据化进行转化，存储方面所指向的是应用Ｈａｄｏｏｐ所构建的平台中ＨＤＦＳ系统进行分布式存储，由此将物联网中大量的数据能够可靠的存储在各个数据节点中。在物联网平台内部，针对不同的目标需要收集不同的数据类型对其进行显示，在特定环境下，同一种目标同样会选择不同的数据类型进行表现，基于此数据源转化的作用主要为表现保持数据的完整性，同时避免异构性的物联网数据在转化中基于其他不确定因素有所损坏，由此实现确保数据挖掘可靠性的目的。数据源转化在整个系统中的价值主要是作为数据层与感知层之间的连接线角色存在，经由数据包的解码与转换将不同属性的数据转换为所需要的数据类型，同时将其以分布式手段存储在数据处理中心。
４．４数据挖掘服务层
数据挖掘服务层内部涵盖数据准备模块、数据挖掘引擎模块、用户模块几个部分。其中数据准备模块中涵盖着对数据的情况、转变、数据规等环节；数据挖掘引擎模块中涵盖着数据挖掘算法集、模式评估等环节；用户模块中涵盖着数据挖掘知识的可视化展现技术。基于知识挖掘类型的差异性，数据挖掘引擎模块具备了区分、关联、聚类、趋势分析、偏差分析、类似性分析等特征。而提供以上所述的功能核心环节为数据挖掘模块中的算法集所具备的多种功能算法，在Ｈａｄｏｏｐ平台中数据挖掘算法需要对传统所应用的数据挖掘算法进行一定程度的调整，也就是实现算法并行化的处理。用户模块是应用物联网数据挖掘平台用户的直接接触端，基于其担负着将系统显示转化为用户可识别显示的重要责任，需要具备一定的友好性，也就是一定的人性化，使用户能够便捷的应用用户界面进行操作，实现数据挖掘的目的，同时也能够获取到能够理解的知识。为提升数据挖掘平台的可移植性，在用户服务底层模块加入了一个开放接口模块，由此能够使得第三方调用物联网数据挖掘平台的功能，使物联网具备更为丰富的应用，同时提升其实际应用价值。
５、结论
云计算与物联网均属于信息化社会的先进产物，是社会发展的一大表现，物联网引起自身的多种优势被广泛地应用在社会各个领域中。但是，当前物联网在我国发展进程较为缓慢，主要是由于物联网的建设需要应用到多种技术，而技术建设始终是一个难题，为此，在本文中对基于云计算平台的物联网数据挖掘技术应用与实现效果进行了全面分析，为进一步推动基于云计算基础物联网的建设提供理论参考。
参考文献：
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［２］陈达峰．基于云计算的物联网数据挖掘关键技术研究［Ｊ］．中国新技术新产品，２０１４，５（２３）：２０．
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［４］李哲青，周毅．基于云计算的物联网数据挖掘模式的构建［Ｊ］．信息与电脑，２０１３，１（６）：１２２－１２３．
［５］秦永波，陈杨林．基于云平台的物联网数据挖掘算法的能量分析［Ｊ］．成都信息工程学院学报，２０１０，９（６）：５６９－５７２．
