本书主要介绍物联网和数据挖掘技术在生态监测领域的应用。主要内容包括：基于聚类分析进行生态物联网中监测点之间相邻关系的判定方法，为监测数据处理提供更为合理的依据；针对生态物联网监测中的异常数据进行有效性检测和缺失填补，确保监测数据的完整有效；采用贝叶斯网络对生态物联网监测数据的质量进行预测，并实现生态监测实时预警；生态物联网监测结点部署和系统整体可靠性的分析及评估；基于生态监测数据的数据有效性审核系统和数据分析系统开发。

本书可供具有数据挖掘基础并对生态监测感兴趣的学生和研究者参考。

　　

　　物联网是利用传感器网络、RFID等技术实现对物理世界的全面感知，通过各种电信网络和互联网的融合实现可靠传输，并利用智能计算技术实现数据处理的网络系统。由于实现了现实物理世界与虚拟信息空间的互连整合，物联网技术近年来在精细农业、智慧医疗、智能环保等领域的应用得到了迅猛发展。生态物联网是物联网技术在生态环境保护领域的重要应用。环境质量的在线监测，包括空气质量自动监测、水质重点监测、环境噪声的自动监测等，是目前生态物联网技术的重要应用领域。生态环境领域对预测预警、精准判断等数据分析都有巨大的实际需求。数据挖掘通过高度自动化地分析大量的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，并预测未来的趋势，已经被广泛应用于各个领域。因为基于物联网得到的监测数据具有数据量庞大、时空相关性和不确定性等特点，非常需要采用合适的数据挖掘技术进行分析和处理。

　　本书主要介绍物联网和数据挖掘技术在生态监测领域的应用，采用数据挖掘技术分别针对生态物联网结点部署、相邻关系判定、监测数据有效性处理及实时预警等环节进行研究，最后开发了应用软件实现数据有效性审核和数据分析。

　　全书内容分为6章。第1章介绍生态物联网与数据挖掘技术概况，主要包括物联网的体系结构、关键技术和发展趋势，生态物联网概况及数据挖掘概念和常用方法；第2章主要介绍基于聚类分析进行生态物联网中监测点之间相邻关系的判定方法，根据监测数据自身的内在特征，采用聚类分析方法实现监测点的逻辑相邻关系判定，相比传统的根据行政区划或地理位置确定相邻关系更加合理，为监测数据处理提供科学的依据；第3章主要介绍针对生态物联网监测中的异常数据进行有效性检测和缺失填补，通过基于历史监测数据进行常规数据异常的分类和描述、采用离群点识别算法检测异常数据，并基于关联规则和神经网络优化算法对缺失数据进行填补，确保监测数据的完整有效；第4章主要介绍利用贝叶斯网络对生态监测数据质量进行预测，基于监测数据构建生态质量预警模型实现生态监测实时预警；第5章介绍生态物联网结点部署和系统可靠性，对监测结点的部署拓扑结构进行计算和分析，对监测系统可靠性进行量化分析，并对系统可靠性进行综合评估；第6章主要介绍为了保障生态监测数据的可靠可信和实现监测数据的有效利用所开发的数据有效性审核系统和数据分析系统。

　　本书在撰写过程中得到了田立勤教授的精心指导和课题组成员李芙玲、童英华、王志刚的大力支持，也参考了大量国内外文献资料，在此一并表示诚挚的感谢。本书涉及的相关研究项目得到了河北省重点研发计划项目（No.19270318D）、青海省科技计划项目（No：2017-ZJ-752）、中央高校基本科研业务费资助项目（No.3142017067）和河北省物联网监控技术创新中心的资助。由于个人水平有限，书中难免存在不足之处，恳请读者批评指正。

　　

　　李永飞2021年11月

　　

第1章生态物联网与数据挖掘

1.1物联网技术

1.1.1物联网体系结构

1.1.2物联网关键技术

1.1.3物联网发展趋势

1.2生态物联网

1.3数据挖掘技术

1.3.1数据挖掘概念

1.3.2数据挖掘方法

第2章生态物联网监测点相邻关系判定

2.1聚类分析方法

2.2物联网监测点相邻关系

2.3基于聚类的监测点逻辑相邻关系判定

2.3.1监测点逻辑相邻关系判定

2.3.2监测点逻辑相邻关系数据分析

第3章生态物联网监测数据的异常检测

3.1生态监测异常数据

3.2生态物联网异常数据检测

3.2.1常规异常数据检测

3.2.2基于离群点识别的异常数据检测

3.3生态监测缺失数据填补

3.3.1基于关联规则的缺失数据填补

3.3.2基于神经网络优化算法的缺失数据填补

第4章基于生态监测数据的预测和预警

4.1贝叶斯网络

4.2生态监测数据质量预测

4.2.1多条件下监测数据质量的贝叶斯网络模型

4.2.2生态监测数据质量预测准确度影响因素分析

4.2.3基于贝叶斯网络的生态监测数据质量预测

4.3生态监测数据预警

4.3.1基于贝叶斯网络的数据预警模型

4.3.2生态监测数据预警算法

第5章生态物联网的可靠性分析与评估

5.1生态物联网结点部署

5.2生态物联网可靠性分析

5.2.1监测区域内部簇结构的可靠性量化分析

5.2.2监测区域外围全覆盖的分析与计算

5.2.3远程传输主干可靠性保障机制与量化分析

5.3生态物联网可靠性评估

5.3.1构建可靠性综合评估模型

5.3.2生态物联网可靠性综合评估方法

5.3.3生态物联网可靠性评估实例

第6章生态监测数据分析应用的开发

6.1数据有效性审核系统

6.1.1系统主要功能

6.1.2关键开发技术

6.2生态监测数据分析系统

6.2.1服务器端功能

6.2.2浏览器端开发

参考文献

生态物联网是物联网技术在生态环境保护领域的重要应用，由于基于物联网得到的监测数据具有数据量庞大、时空相关性和不确定性等特点，需要采用必要的数据挖掘技术进行智能处理，从中挖掘出潜在的模式，并预测未来的趋势。 本书介绍了物联网和数据挖掘技术在生态监测领域的具体应用，为生态环境监测和环境保护提供了一些技术上的支持。

李永飞，1978年出生，河北邯郸人，现为华北科技学院副教授，长期从事计算机教学与科研工作。参与和主持多项国家级、省部级科教研项目和横向课题，包括国家重点研发计划项目、国家自然科学基金项目、省级重点研发计划项目、省级科技计划项目、省级教学改革项目等，成果获河北省科技进步奖、中国计算机学会科技进步奖、全国煤炭行业教学成果奖等奖项，发表学术论文20余篇。