[发明专利]基于高斯过程模型的建筑物环境传感器测点优化方法有效
| 申请号： | 201410223460.0 | 申请日： | 2014-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN103984981B | 公开（公告）日： | 2017-01-04 |
| 发明（设计）人： | 钱堃;彭昌海;马旭东;谭伯龙;王侦 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00 |
| 代理公司： | 江苏永衡昭辉律师事务所32250 | 代理人： | 王斌 |
| 地址： | 210096*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及建筑物的分布式环境监测领域，公开了基于高斯过程模型的建筑物环境传感器测点优化方法，步骤为：采用遥操作移动机器人搭载环境测量传感器节点作为移动测量平台，采集未知建筑物内环境参数与测点位置；将采集获取的环境参数作为数据样本，采用高斯过程回归模型拟合环境参数的连续概率分布，并预测未布设测点位置上的测量值；采用贪心算法求解出一组最佳传感器位置集合；将最佳传感器位置集合与建筑物室内主要测点位置补充选取结果相结合，最终得到有限数目、位置最佳的测点分布结果。通过本发明，可解决未知建筑物较大面积内环境测量传感器的最优布设问题，实现用最少的传感器来最有效地重建环境参数场分布，替代传统的经验布设方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 过程 模型 建筑物 环境 传感器 优化 方法 | ||
【主权项】：
基于高斯过程模型的建筑物环境传感器测点优化方法，其特征在于，所述方法步骤为：采用遥操作移动机器人搭载环境测量传感器节点作为移动测量平台，采集未知建筑物内环境参数与测点位置；将采集获取的环境参数作为数据样本，采用高斯过程回归模型拟合环境参数的连续概率分布，并预测未布设测点位置上的测量值；根据预测结果，采用贪心算法求解出一组最佳传感器位置集合；将求解出的最佳传感器位置集合与基于建筑物室内几何特征分析的主要测点位置补充选取结果相结合，最终得到有限数目、位置最佳的测点分布结果；求取所述最佳传感器位置集合的方法为：预测未布置测点处的环境参数值及其不确定性，然后用贪心算法，在每次迭代中，将能使当前条件熵最大的点添加入已选择点集，直到构成最佳传感器位置集合的个测点位置全部找到。
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