一种传感器数据漂移在线校准方法

一种传感器数据漂移在线校准方法，包括数据预处理、层次聚类分析、相关性分析与漂移初步识别、基于Transformer的时序预测以及在线校准，能够有效提高物联网传感器数据的准确性。利用时序数据相关性分析与聚类算法，智能识别数据漂移的传感器，并采用基于Transformer的时间序列预测算法，精确捕捉传感器数据的时间和空间相关性，实现高精度预测。通过在线校准机制，实时响应数据漂移，确保数据的实时准确性。此外，将校准后的数据重新整合到数据集中并更新预测模型，实现模型的自适应更新，进一步提高了系统的适应性和准确性。本发明对于提高传感器数据的可靠性，延长传感器网络的使用寿命具有重要意义，尤其适用于需要长期稳定运行的物联网应用。