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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Data Cleaning Method and Its Application for Earthen Site Data Monitored by WSN

verfasst von : Yun Xiao, Xuanhong Wang, Xin Wang, Pengfei Xu, Xiaojiang Chen, Dingyi Fang, Baoying Liu

Erschienen in: Pattern Recognition

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

This paper focuses on a data cleaning method to denoise and detect outliers of earthen site monitoring data with wireless sensor network (WSN). A data cleaning method, named DC_ESVS is proposed, which is based on the temporal and spatial characteristics of monitoring data with WSN. Using the cubic exponential smoothing algorithm and voting strategy, it can denoise and detect outliers of earthen site monitoring data based on the decision rule. We conduct various experiments on the dataset of the monitoring data of Xi’an Tang Hanguangmen city wall site with WSN to show detection accuracy of the presented method. Experimental results on anther dataset of the monitoring data of the Ming Great Wall in Shaanxi also show good performance of the proposed method.

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Literatur
1.
Abrardo, A., Balucanti, L., Belleschi, M., et al.: Health monitoring of architectural heritage: the case study of San Gimignano. In: 2010 IEEE Workshop on Environmental Energy and Structural Monitoring Systems (EESMS)(2010)
2.
Rodriguez-Sanchez, M.C., Borromeo, S., Hernández-Tamames, J.A.: Wireless sensor networks for conservation and monitoring cultural assets. IEEE Sens. J. 11, 1382–1389 (2011)CrossRef
3.
Wang, X., Dong, X.L., Meliou, A.: Data X-ray: a diagnostic tool for data errors. In: Proceedings of the 2015 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (2015)
4.
Sean, K., Jeffrey, H., Catherine, P., et al.: Research directions in data wrangling: visualizations and transformations for usable and credible data. Inf. Vis. 10(4), 271–288 (2011)CrossRef
5.
Wang, M.J., Pan, Q.M., Liu, Z., Chen, W.: Survey of visualization data cleaning. J. Image Graph. 20(4), 0468–0482 (2015)
6.
Bohannon, P., Fan, W., Flaster, M., Rastogi, R.: A cost-based model and effective heuristic for repairing constraints by value modification. In: SIGMOD (2005)
7.
Chiang, F., Miller, R.J.: A unified model for data and constraint repair. In ICDE (2011)
8.
Chu, X., Ilyas, I.F., Papotti, P.: Holistic data cleaning: putting violations into context. In: ICDE (2013)
9.
Geerts, F., Mecca, G., Papotti, P., Santoro, D.: The LLUNATIC data-cleaning framework. In: VLDB (2013)
10.
Song, S., Cheng, H., Yu, J.X., Chen, L.: Repairing vertex labels under neighborhood constraints. In: VLDB (2014)
11.
May_eld, C., Neville, J., Prabhakar, S.: ERACER: a database approach for statistical inference and data cleaning. In: SIGMOD (2010)
12.
Yakout, M., Berti-Equille, L., Elmagarmid, A.K.: Don’t be SCAREd: use SCalable Automatic REpairing with maximal likelihood and bounded changes. In: SIGMOD (2013)
13.
Fan, W., Li, J., Ma, S., Tang, N., Yu, W.: Towards certain fixes with editing rules and master data. In: VLDB (2012)
14.
Raman, V., Hellerstein, J.M.: Potter’s wheel: an interactive data cleaning system. In: VLDB (2001)
15.
Volkovs, M., Chiang, F., Szlichta, J., Miller, R.J.: Continuous data cleaning. In: ICDE (2014)
16.
Yakout, M., Elmagarmid, A.K., Neville, J., Ouzzani, M., Ilyas, I.F.: Guided data repair. In: VLDB (2011)
17.
Zhang, W., Yang, Y., Wang, Q.: Handling missing data in software effort prediction with naive Bayes and EM algorithm. In: Proceedings of the 7th International Conference on Predictive Models in Software Engineering (2011)
18.
Liming, Wang, Lian, Wang: Application of time series analysis. Fudan University Press, Shanghai (2009)
19.
Lu, J., Xu, F.: Research on prediction model of landslide based on the exponential smoothing and regression analysis. J. Wuhan Univ. Technol. 33(10), 88–91 (2011)
Metadaten
Titel
A Data Cleaning Method and Its Application for Earthen Site Data Monitored by WSN
verfasst von
Yun Xiao
Xuanhong Wang
Xin Wang
Pengfei Xu
Xiaojiang Chen
Dingyi Fang
Baoying Liu
Copyright-Jahr
2016
Verlag
Springer Singapore
Buch
Pattern Recognition

Print ISBN: 978-981-10-3001-7

Electronic ISBN: 978-981-10-3002-4

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-3002-4_52

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