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霧霾監(jiān)測(cè)點(diǎn)作為霧霾數(shù)據(jù)感知的源頭，由于缺乏有效的評(píng)價(jià)方法，導(dǎo)致感知的數(shù)據(jù)不可靠。針對(duì)此問(wèn)題，提出一種感知源信任評(píng)價(jià)和篩選模型，該模型采用數(shù)據(jù)觸發(fā)檢測(cè)方式來(lái)進(jìn)行。當(dāng)感知源的數(shù)據(jù)到達(dá)時(shí)，首先采用K-Means聚類算法和統(tǒng)計(jì)結(jié)果計(jì)算感知源基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，根據(jù)當(dāng)前感知數(shù)據(jù)、基準(zhǔn)數(shù)據(jù)和所設(shè)定的門限值計(jì)算得到感知源的數(shù)據(jù)信任度；然后根據(jù)感知源所處地理位置確定鄰居關(guān)系，將感知源當(dāng)前所感知的數(shù)據(jù)和各個(gè)鄰居所感知的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，根據(jù)差值的絕對(duì)值和門限值的大小關(guān)系計(jì)算得到鄰居推薦信任度；最后使用感知源的數(shù)據(jù)信任度、歷史信任度和鄰居推薦信任度三種信任度計(jì)算得到最終的綜合信任度。其中歷史信任度初始為所監(jiān)測(cè)的指標(biāo)數(shù)，而后使用綜合信任度進(jìn)行更新。從理論分析和仿真結(jié)果看，該方法可有效對(duì)感知源進(jìn)行客觀的評(píng)價(jià)，同時(shí)能夠規(guī)避異常感知源的數(shù)據(jù)，降低后期處理開(kāi)銷。
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