近日，三亚学院信息与智能工程学院邹琴琴教师团队完成《时间序列分析下车联网无线传感设备数据融合算法》研究成果，正式发表于《传感技术学报》。该成果聚焦车联网无线传感设备数据融合难题，通过创新算法设计，为提升车联网数据处理精度与效率提供了关键技术支撑，标志着学校在智能交通与大数据融合研究领域迈出重要一步。
车联网作为智能交通体系核心构成，无线传感设备采集数据的精准融合，直接关乎车辆协同控制、智能决策效能。传统算法存在融合精度不足、能耗过高、响应滞后等弊端，难以适配车联网动态复杂环境。信息与智能工程学院科研团队立足实际需求，构建时间序列分析框架，创新引入小波阈值去噪、ARIMA 时间序列预测与信任值聚合机制：先以小波阈值算法净化原始数据，再借 ARIMA 模型挖掘数据时序规律，最后通过信任值计算实现高质量数据融合，形成“去噪 - 预测 - 聚合“ 完整技术链条。
经仿真验证，该算法在车联网典型场景中表现优异：数据融合平均绝对误差低于 0.1，融合精度提升超25%；能耗控制精准，耗时压缩至 1 秒内；网络生命周期延长超30% ，有效平衡数据质量与系统能效。这一系列突破，不仅攻克车联网数据融合技术痛点，更构建起适配多场景的智能算法模型，为车联网终端设备协同、智能交通系统升级提供坚实理论与技术支撑。
此次科研成果发表，是深化“产教融合、科研育人”战略的生动实践。学校持续聚焦新兴技术领域，鼓励教师团队瞄准行业痛点开展攻关，通过搭建科研平台、完善激励机制，推动教学与科研互促共进。该成果既为智能交通产业发展贡献三亚学院智慧，也为学生参与前沿科研、培养创新能力提供优质载体，助力构建“教学 - 科研 - 实践”协同育人生态。
未来，信息与智能工程学院将继续深耕智能交通、大数据应用等方向，推动科研成果转化落地，以科研实力赋能人才培养，为区域数字经济发展与智能交通产业升级注入持续动力，书写高校服务行业、创新发展的崭新篇章。
