基于边缘计算的轻量级实时数据填补技术提升环境监测系统容错性研究

针对边缘计算环境下IoT传感器数据流因传输错误/设备故障导致的缺失问题，研究人员开展轻量级实时填补技术研究，通过构建模块化填补引擎集成Holt-Winters指数平滑等5种时序模型，在雅典Harokopio大学气象站数据验证中实现最优MAE（平均绝对误差）性能，为边缘设备提供不依赖云端的实时容错监测方案。

　　

随着物联网(IoT)技术在城市气象监测、精准农业等领域的广泛应用，边缘传感器网络产生的实时数据流已成为环境决策的关键依据。然而这些部署在野外的设备常因网络中断、电源波动等问题导致数据缺失，传统云中心填补方法又难以满足边缘设备的低功耗、低延迟需求。特别是在极端天气事件中，数据中断可能直接影响灾害预警的时效性——这凸显了开发轻量级实时填补技术的紧迫性。

Harokopio University of Athens的研究团队在《In Silico Research in Biomedicine》发表研究，构建了支持多模型选择的模块化填补引擎，通过Naive、季节性Naive、简单指数平滑(SES)、Holt线性趋势和Holt-Winters指数平滑(HWES)五种算法对比，发现HWES在温度、湿度等环境变量填补中表现最优，其95^th百分位误差比基线模型降低37%，且能在树莓派级设备上实现<50ms的实时响应。

关键技术包括：1) 设计参数化仿真框架注入可解释的合成故障；2) 基于雅典气象站真实数据构建测试集；3) 采用MAE、最大误差和传感器容忍阈值多维度评估；4) 执行性能剖析验证边缘设备兼容性。

【相关研究】

现有工作多集中于云端后处理，而该研究首次系统评估了边缘端轻量级模型的适用性。相比文献报道的LSTM填补方案，HWES在边缘设备上仅需1/100的计算资源。

【增强边缘容错性】

提出的架构将填补引擎部署在传感节点近端，通过滑动窗口机制实现历史模式学习。实验显示，对于<5分钟的短时中断，季节性Naive模型误差仅0.8℃，但超过30分钟的长间隙需依赖HWES的三重平滑机制。

【气象站案例研究】

采用雅典站2021年完整气象数据集，包含温度、湿度等10个参数。通过故意遮蔽数据段模拟故障，发现太阳辐射数据的非线性特征使HWES优势更显著，其MAE比线性趋势模型低22%。

【结果】

晨间数据填补普遍优于午后，因午后对流活动增加时序不稳定性。HWES在温度预测中展现最强鲁棒性，但需注意其内存占用较Naive模型高3倍。

【讨论】

该成果为边缘计算环境监测提供了即插即用的填补方案，HWES的周期分量处理能力特别适合昼夜周期明显的环境参数。未来可结合相邻节点空间相关性进一步提升长间隙填补精度。

【局限与展望】

当前测试局限于单一地理区域数据，下一步将在分布式气象网络中验证跨节点协同填补机制，并探索模型在极端天气事件中的失效边界。

这项研究确立了指数平滑家族算法在边缘实时填补中的基准地位，其开源仿真框架为后续研究提供了可扩展的测试平台，推动环境物联网从"数据可用"向"决策可靠"演进。