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WSN中基于Hadoop的异常时间序列检测研究的开题报告

1.研究背景

随着物联网技术的发展，无线传感器网络（WirelessSensorNetwork，WSN）已经成为连接现实世界和数字世界的重要方式。WSN中可以通过大规模部署的无线传感器节点进行数据的获取和传输，并实现智能化的数据处理和决策。

然而，WSN的大规模部署和海量数据处理也带来了新的挑战。其中，异常时间序列检测是WSN中的一个重要问题。异常时间序列指的是时间序列数据中的某些观测值与大部分观测值不一致，可能是由于传感器故障、环境因素等外部干扰造成的。如果异常时间序列不及时检测和处理，可能会导致数据失真、信息丢失和误报等问题。

当前的异常时间序列检测方法存在一些问题，如计算复杂度高、检测效果不佳等。因此，如何建立高效、准确的异常时间序列检测算法成为WSN中的一个研究热点。

2.研究目的与方法

本研究的主要目的是探索基于Hadoop的异常时间序列检测方法，以提高WSN的数据处理效率和异常数据检测准确率。具体研究内容包括：

（1）研究Hadoop在WSN数据处理中的应用，包括Hadoop的分布式计算、数据存储和数据处理等方面。

（2）研究异常时间序列的检测方法，包括基于统计学方法、机器学习方法和深度学习方法的异常时间序列检测算法。

（3）将基于Hadoop的异常时间序列检测算法与传统的异常时间序列检测方法进行比较，分析算法的效率和准确率。

研究方法主要包括文献调研、算法设计与实现、实验评估等方面。文献调研主要用于了解Hadoop、异常时间序列检测等相关领域的研究现状，为算法设计提供参考和指导。算法设计与实现重点研究基于Hadoop的异常时间序列检测算法，并进行代码的实现。实验评估主要通过在真实数据集上进行实验，对算法的效率和准确率进行评估和比较。

3.研究意义

本研究的意义在于提高WSN的数据处理效率和异常数据检测准确率，为WSN的应用提供更加可靠、高效的数据处理和决策支持。具体意义如下：

（1）提高WSN的数据处理效率：基于Hadoop的分布式计算平台可以充分利用WSN中的多个节点进行数据处理，使得数据处理速度得到提高。

（2）提高异常时间序列检测准确率：本研究将结合机器学习和深度学习等方法，建立更加准确的异常时间序列检测模型，提高异常数据的检测准确率。

（3）为WSN中其他问题的解决提供参考：基于Hadoop的异常时间序列检测算法可以为WSN中其他数据处理问题的解决提供借鉴和参考。