温度预测与隐私保护数据共享的技术探索

### 温度预测与隐私保护数据共享的技术探索 #### 1. 温度预测中的神经网络模型对比 在温度预测领域，Pi - Sigma神经网络（PSNN）和多层感知器（MLP）这两种人工神经网络（ANN）模型被用于模拟和预测。对这两种模型的性能验证主要从两个方面进行：一是在训练和测试中所能达到的最小误差；二是通过迭代次数和CPU时间衡量的收敛速度。 PSNN在信噪比（SNR）方面表现出色，能够更好地跟踪信号，这得益于其对高阶项的高效表示，有助于网络进行有效建模。而在CPU时间方面，PSNN相较于MLP具有明显优势。MLP在处理大量训练数据时存在问题，完成学习过程需要更长时间。不过，尽管PSNN在性能上有优势，但两种模型的差异相对较小，有人认为在不考虑迭代次数和CPU时间的情况下，MLP仍能给出出色的结果，实施PSNN作为MLP的替代方案意义不大。但需要指出的是，此前从未有人对PSNN和MLP在多年温度预测方面进行过比较，因此这种对比对于所研究的问题仍然具有重要意义。 综合大量模拟结果，架构为8 - 2 - 1、学习率为0.1、动量为0.2的PSNN在温度预测方面比MLP提供了更好的预测效果，能够对一步超前的温度进行有效建模。 | 模型 | 信噪比表现 | CPU时间 | 预测效果 | | ---- | ---- | ---- | ---- | | PSNN | 较高，能更好跟踪信号 | 较短 | 较好 | | MLP | 相对较低 | 较长 | 较PSNN稍逊 | 下面是温度预测模型对比的mermaid流程图： ```mermaid graph LR A[开始] --> B[选择模型:PSNN或MLP] B --> C[训练模型] C --> D[测试模型] D --> E{比较性能} E -->|PSNN优| F[PSNN用于预测] E -->|MLP优| G[MLP用于预测] F --> H[结束] G --> H ``` #### 2. 隐私保护数据共享协议的研究 在信息通信技术（ICT）高度发展的今天，数据共享变得至关重要，但同时也面临着隐私保护的挑战。数据所有者为了保护客户权利、拓展新客户或提升服务和决策能力，需要共享数据，但隐私政策可能会阻碍他们参与联合数据挖掘任务。 为了解决这个问题，研究人员提出了多种数据清理算法，主要分为数据共享技术和模式共享技术两大类： - **数据共享技术**： - **基于项目限制的算法**：通过删除数据库中的事务或项目，将支持度或置信度降低到安全区域，以隐藏敏感规则。 - **基于项目添加的算法**：向现有事务中添加虚构项目，降低规则的置信度，但可能会产生新的规则，导致各方共享不真实的知识。 - **基于项目混淆的算法**：用问号替换某些事务中的项目，避免敏感规则的暴露，避免了共享虚假规则的问题。 - **模式共享技术**： - 一种是在共享过程之前删除所有敏感规则，这种方法的优点是两个或更多方都可以应用。 - 另一种是将所有规则放在一个池中共享，使得任何一方都无法识别或了解其他方数据与其所有者之间的联系，但这种方法仅适用于三方或更多方。 研究人员认为现有的隐私保护数据挖掘分类不够清晰，因此提出了一种基于“按位置分类”的新分类方法。隐私保护数据挖掘可以在三个层面进行： - 第一层是原始数据或数据库，即事务所在的地方。 - 第二层是确保隐私的数据挖掘算法和技术。 - 第三层是不同数据挖掘算法和技术的输出。 在这三个层面中，隐私保护数据挖掘又存在两个维度： - **个体维度**：实施隐私保护数据挖掘技术以保护一个或多个个体的隐私，例如患者记录或人口普查数据。 - **PPDMSMC维度**：保护两个或更多方在对其私有数据的联合进行数据挖掘任务时的隐私，