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一种改进的LSSVM支持向量预选取算法
  • ISSN号:1007-9432
  • 期刊名称:《太原理工大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]山西省财政税务专科学校经济信息系,太原030024, [2]太原理工大学数学学院,太原030024
  • 相关基金:国家自然科学基金(61072087)
中文摘要:

针对当前水文监测系统快速发展的需求,提出了一套完整可行的基于物联网技术的水文监测系统方案.在该方案中采用了各种新技术,包括Zigbee无线传感网络技术、嵌入式技术、GPRS移动通信技术、北斗卫星通信技术以及B/S架构技术等.系统测试结果表明:该方案在实际全天候环境中稳定可靠,可以实时或定时采集数据,最大延时不超过13秒,是一个理想的解决方案.

英文摘要:

According to the need of the current rapid development of hydrological monitoring system, this paper puts forward a complete and feasible hydrological monitoring system solution based on Internet of things technology. In this solution, all kinds of new technology are used, including the Zigbee wireless sensor network technology, embedded technology, GPRS mobile communication technology, the Beidou satellite communication technology and B/S structure method and etc. The scheme is stable and reliable in practical all-weather environment, which can acquire data in real-time, and the maximum delay is not more than 13 seconds, so it is an ideal solution.

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期刊信息
  • 《太原理工大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:山西省教育厅
  • 主办单位:太原理工大学
  • 主编:黄庆学
  • 地址:太原市迎泽西大街79号
  • 邮编:030024
  • 邮箱:tyutxb@tyut.edu.cn
  • 电话:0351-6014376 6014556
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-9432
  • 国内统一刊号:ISSN:14-1220/N
  • 邮发代号:22-27
  • 获奖情况:
  • 全国高校学报优秀期刊一等奖、二等奖,国家双效期刊奖,华北十佳期刊优秀奖,山西省一级期刊奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:9375