23、基于云的物联网中的机器学习与数据传输定价

基于云的物联网中的机器学习与数据传输定价

1. 机器学习性能指标

在机器学习中，有多种性能指标用于评估模型的有效性。
- 对数损失（Log Loss） ：对数损失的值范围是 $[0, ∞)$。越接近 0 的对数损失表示模型的准确性越高，而远离 0 则意味着准确性较低。一般来说，最小化对数损失可以提高分类器的准确性。
- 曲线下面积（AUC） ：这是二元分类器的一个性能指标。通过比较接收者操作特征（ROC）曲线和 AUC，可以了解曲线在左上角的程度。AUC 值越高越好。
- 精确率（Precision） ：当仅靠机器学习模型的准确性不足以判断网络是否有效时，会使用精确率。其计算方法是预测为类别 j 且实际属于类别 i 的样本数量，公式为：$\frac{TP}{TP + FP}$，其中 TP 表示真正预测的样本数量，FP 表示错误预测的样本数量。
- 召回率（Recall） ：召回率也称为分类方法的灵敏度。在机器学习训练中，我们的目标是同时最大化召回率和精确率。召回率计算的是真实预测类别在所有预测样本中的百分比，公式为：$\frac{TP}{TP + FN}$，其中 TP 表示真正的正样本，FN 表示假负样本。
- F1 分数 ：F1 分数是召回率和精确率的组合。当需要在精确率和召回率之间寻求平衡时，就需要用到 F1 分数，它也被称为调和平均数，公式为：$\frac{2 \times Recall \times Precision}{Recall + Precision}$。
- 平均绝对误差（MAE） ：平均绝对误差衡量的是一组预测中误差的平均大小，不考虑误差的方向。它是测试样本预测值与实际观测值之间绝对差异的平均值，所有个体差异具有相同的权重，公式为：$MAE = \frac{1}{n} \sum_{j = 1}^{n} |\hat{y} j - y_j|$。
- 均方根误差（RMSE） ：均方根误差是一种二次评分规则，用于衡量误差的平均大小。它是预测值与实际观测值之间平方差异平均值的平方根，公式为：$RMSE = \sqrt{\frac{1}{n} \sum {j = 1}^{n} (\hat{y}_j - y_j)^2}$。

指标名称	含义	公式
对数损失	衡量模型准确性，越接近 0 越好	-
曲线下面积（AUC）	二元分类器性能指标，值越高越好	-
精确率	评估预测为某类且实际属于该类的比例	$\frac{TP}{TP + FP}$
召回率	衡量真实预测类别在所有预测样本中的占比	$\frac{TP}{TP + FN}$
F1 分数	平衡精确率和召回率	$\frac{2 \times Recall \times Precision}{Recall + Precision}$
平均绝对误差（MAE）	误差平均大小，不考虑方向	$\frac{1}{n} \sum_{j = 1}^{n}
均方根误差（RMSE）	误差平均大小，考虑平方差异	$\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{j = 1}^{n} (\hat{y}_j - y_j)^2}$

2. 智慧城市项目的研究问题

智慧城市（SC）项目主要致力于提升城市系统和应用的智能化水平，其一些要求和特点如下：
- 一个强大且可扩展的框架，结合安全和开放的访问。
- 以用户为中心或面向公民的架构方法。
- 大量可存储、可查找、可共享、有标签、可移动和可穿戴的公共和私人数据，使公民能够在任何需要的时间和地点访问信息。
- 具有分析和集成能力的应用层。
- 智能的物理和网络基础设施，允许传输大量异构数据，并支持复杂和分布式的服务与应用。

大数据分析支持的机器学习 - 智慧城市（ML - SC）应用的开发面临一些挑战，需要解决这些挑战才能实现可靠和准确的基于云的系统。传统的物联网分析方法是将原始数据发送到云端进行处理。云解决方案的组件和架构需要进一步开发，以实现更分散的分析。目前有新趋势将分析更靠近云边缘和智慧城市基础设施设备，但训练好的机器学习模型在特征分布改变时需要重新训练，因此迁移学习是一个有帮助的研究领域。此外，与语义技术的集成对于基于云的智慧城市应用的开发也是必要的，同时智能虚拟对象结合深度强化学习（DRL）算法可用于智慧城市服务。

graph LR
    A[智慧城市项目] --> B[要求和特点]
    B --> B1[强大可扩展框架]
    B --> B2[用户中心架构]
    B --> B3[大量数据支持]
    B --> B4[分析集成应用层]
    B --> B5[智能基础设施]
    A --> C[ML - SC 应用挑战]
    C --> C1[特征分布改变需重训]
    C --> C2[传统分析方法局限]
    C --> C3[语义技术集成需求]
    C --> C4[智能虚拟对象应用]

3. 物联网数据传输定价

物联网（IoT）是一种广泛应用的技术，涵盖从智能电网到车辆网络，从智能家居到智能工作场所等多个领域。然而，物联网框架的实现面临诸多挑战，尤其是在路由协议方面。

无线传感器网络（WSNs）和射频识别（RFID）技术在物联网范式中起着重要作用。WSNs 因其弹性、自主性和能源效率，成为物联网信息收集任务的重要候选者；RFID 技术则因其低成本和非视距无缝识别能力，成为物联网框架的关键参与者。

物联网路由由于多种因素而变得复杂。首先，物联网节点对数据包的完整路径只有部分了解，由于节点移动导致的连接中断，节点需要采用存储 - 携带 - 转发（Store - Carry - Forward）的方式来处理数据。其次，大多数参与物联网传感、识别和中继的实体属于不同的网络，由多个所有者拥有，因此在制定合适的路由协议时，需要考虑价格和交易因素。

为了解决这些问题，定义了物联网设置的四个主要特征：成本效益、无缝集成、可靠性和信任以及延迟容忍度。提出了一个框架，包括具有成本效益的物联网架构，以满足物联网设置的这些特征，并实现数据传输目标。该框架的贡献包括定制的路由方法和定价模型，定价模型考虑了负载平衡、延迟、缓冲区空间和链路维护等因素。

物联网相关技术	特点
无线传感器网络（WSNs）	弹性、自主、能源高效，用于信息收集
射频识别（RFID）技术	低成本，非视距无缝识别

graph LR
    A[物联网] --> B[面临挑战]
    B --> B1[路由协议不完善]
    B --> B2[节点路径信息不全]
    B --> B3[多所有者网络协作问题]
    A --> C[解决方案]
    C --> C1[定义物联网特征]
    C --> C2[提出框架]
    C2 --> C21[定制路由方法]
    C2 --> C22[定价模型]

4. 自适应路由方法（ARA）及相关模型

为了实现物联网数据的有效传输，提出了自适应路由方法（ARA），同时还涉及到物联网系统的多个模型。
- 物联网模型 ：它是一个动态且相互作用的网络，涵盖了各种可识别的事物。该模型为整个物联网系统提供了基础架构，使得不同的设备和节点能够相互连接和通信。
- 物联网节点 ：
- 剩余能量和功率模型 ：节点的剩余能量和功率状况对于其持续工作至关重要。合理的能量管理可以延长节点的使用寿命，确保物联网系统的稳定运行。
- 负载和缓冲区空间 ：节点需要处理一定的负载，并且有相应的缓冲区空间来存储数据。负载过高或缓冲区空间不足可能会导致数据传输延迟或丢失。
- 延迟 ：延迟是影响物联网数据传输实时性的重要因素。在设计路由时，需要尽量减少延迟，以满足一些对时间敏感的应用需求。
- 信任 ：节点之间的信任关系对于数据的安全传输至关重要。只有建立了可靠的信任机制，才能保证数据在传输过程中不被篡改或泄露。
- 定价模型 ：考虑到物联网中节点属于不同所有者，定价模型用于补偿节点在数据中继过程中的资源消耗。它综合了负载平衡、延迟、缓冲区空间和链路维护等因素，确保节点愿意参与数据中继。
- 通信模型 ：该模型规定了节点之间的通信方式和规则，保证数据能够在物联网中准确、高效地传输。

graph LR
    A[物联网系统] --> B[物联网模型]
    A --> C[物联网节点]
    C --> C1[剩余能量和功率模型]
    C --> C2[负载和缓冲区空间]
    C --> C3[延迟]
    C --> C4[信任]
    A --> D[定价模型]
    A --> E[通信模型]

5. 用例与理论分析

通过具体的用例和理论分析来验证所提出的模型和路由方法。使用马尔可夫链在 Q - 理论中进行分析，以评估模型在不同场景下的性能。例如，在一个包含多个物联网节点的场景中，模拟数据的传输过程，观察节点的行为和数据的流动情况。分析结果可以帮助确定模型的有效性和适应性，找出可能存在的问题，并进行相应的优化。

6. 性能评估

为了全面评估所提出的框架和路由方法的性能，进行了一系列的性能评估。
- 模拟设置和基线方法 ：
- 确定模拟的环境参数，如节点数量、网络拓扑结构、数据流量等。
- 选择合适的基线方法进行对比，以突出所提出方法的优势。
- 性能参数和指标 ：
- 数据包传输成功率 ：衡量有多少数据包能够成功到达目的地，反映了路由方法的可靠性。
- 平均延迟 ：计算数据包从源节点到目的节点的平均传输时间，体现了系统的实时性。
- 能量消耗 ：评估节点在数据传输过程中的能量消耗情况，对于延长节点的使用寿命和降低系统成本至关重要。
- 模拟结果 ：通过模拟实验得到了一系列的结果。与基线方法相比，所提出的方法在数据包传输成功率、平均延迟和能量消耗等方面都表现出了明显的优势。例如，数据包传输成功率更高，说明路由方法能够更有效地选择合适的路径；平均延迟更低，满足了一些对时间敏感的应用需求；能量消耗更低，延长了节点的使用寿命。

性能评估方面	具体内容
模拟设置和基线方法	确定环境参数，选择对比方法
性能参数和指标	数据包传输成功率、平均延迟、能量消耗
模拟结果	所提方法在各方面表现更优

7. 总结

物联网在当今社会的各个领域都有着广泛的应用前景，但同时也面临着诸多挑战，尤其是在数据传输和路由方面。通过定义物联网设置的四个主要特征，提出了一个包含定制路由方法和定价模型的框架，以解决物联网路由中的复杂问题。该框架经过用例验证和性能评估，表现出了良好的性能和适应性。在未来，随着物联网技术的不断发展，还需要进一步优化和完善该框架，以满足更多复杂场景的需求。同时，也需要加强对物联网安全和隐私的研究，确保物联网系统的可靠运行。