FundaÃÃo de Amparo a Pesquisa do Estado do Piauà / A prediÃÃo de dados nÃo enviados ao sorvedouro à uma tÃcnica usada para economizar energia em RSSF atravÃs da reduÃÃo da quantidade de dados trafegados. PorÃm, os dispositivos devem rodar mecanismos simples devido as suas limitaÃÃes de recursos, os quais podem gerar erros indesejÃveis e isto pode nÃo ser muito preciso. Este trabalho propÃe um mÃtodo baseado na correlaÃÃo espacial e temporal multivariada para melhorar a precisÃo da prediÃÃo na reduÃÃo de dados de Redes de Sensores Sem Fio (RSSF). SimulaÃÃes foram feitas envolvendo funÃÃes de regressÃo linear simples e regressÃo linear mÃltipla para verificar o desempenho do mÃtodo proposto. Os resultados mostram um maior grau de correlaÃÃo entre as variÃveis coletadas em campo, quando comparadas com a variÃvel tempo, a qual à uma variÃvel independente usada para prediÃÃo. A precisÃo da prediÃÃo à menor quando a regressÃo linear simples à usada, enquanto a regressÃo linear mÃltipla à mais precisa. AlÃm disto, a soluÃÃo proposta supera algumas soluÃÃes atuais em cerca de 50% na prediÃÃo da variÃvel umidade e em cerca de 21% na prediÃÃo da variÃvel luminosidade. / Prediction of data not sent to the sink node is a technique used to save energy in WSNs by reducing the amount of data traffic. However, sensor devices must run simple mechanisms due to its constrained resources, which may cause unwanted errors and this may not be very accurate. This work proposes a method based on multivariate spatial and temporal correlation to improve prediction accuracy in data reduction for Wireless Sensor Networks (WSN). Simulations were made involving simple linear regression and multiple linear regression functions to assess the performance of the proposed method. The results show a higher correlation between gathered inputs when compared to variable time, which is an independent variable widely used for prediction and forecasting. Prediction accuracy is lower when simple linear regression is used, whereas multiple linear regression is the most accurate one. In addition to that, the proposed solution outperforms some current solutions by about 50% in humidity prediction and 21% in light prediction.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.teses.ufc.br:5419 |
| Date | 23 March 2012 |
| Creators | Carlos Giovanni Nunes de Carvalho |
| Contributors | Josà Neuman de Souza |
| Publisher | Universidade Federal do CearÃ, Programa de PÃs-GraduaÃÃo em Engenharia de TeleinformÃtica, UFC, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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