智慧城市空气质量监测系统中基于规则的复杂事件处理
计算机与社会
2024-03-25 v1 数据库
摘要
近年来，基于智慧城市的开发因其架构和规划在人类系统居住方面的多功能性而获得了发展动力。根据世界卫生组织 (WHO) 的报告，空气污染会导致严重的呼吸系统疾病。因此，必须对空气质量进行实时监测，以便利益相关者通过做出限时决策来最小化其影响。空气污染包含各种成分，如 NH3、O3、SO2、NO2 等，其浓度因地点而异。本研究工作提出了一个集成框架，使用基于规则的复杂事件处理 (CEP) 和 SPARQL 查询来监测空气质量。CEP 基于预定义的规则处理数据流以检测复杂模式，这有助于为利益相关者提供决策支持。最初，数据集收集自印度中央污染控制委员会 (CPCB)，然后对该数据进行预处理并通过 Apache Kafka 传递。随后，基于空气质量范式开发了知识图谱。因此，将预处理数据转换为资源描述框架 (RDF) 数据，并与知识图谱集成，使用 Apache Jena 将其摄取到 CEP 引擎中以增强决策支持。同时，使用决策树提取规则，并添加 CPCB 的一些真实参数，将其摄取到 CEP 引擎以确定复杂模式。随后，在实时 RDF 数据集上使用 SPARQL 查询，基于复杂事件检测获取空气质量状况，如良好、差、严重、危险等。为了验证所提出的方法，使用不同批次的 RDF 将事件部署到 CEP 引擎，并在执行简单和复杂查询时检查其随时间变化的性能。
引用
@article{arxiv.2403.14701,
title = {Rule based Complex Event Processing for an Air Quality Monitoring System in Smart City},
author = {Shashi Shekhar Kumar and Ritesh Chandra and Sonali Agarwal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.14701},
year = {2024}
}