Мы наблюдаем огромный рост использования и применения крошечных устройств, называемых датчиками, в различных областях. Одна сеть может состоять из множества крошечных датчиков, которые воспринимают различные или одинаковые типы данных. Все полученные данные могут отличаться из-за неточности, противоречивости, неправильности и несовершенства данных, поэтому необходимо разработать метод для получения наиболее точного и правильного результата. Объединение данных - это подход, с помощью которого мы можем получить практически правильные результаты. В этой работе я смоделировал три метода и два алгоритма для получения наилучших задних данных. Все методы были смоделированы, и результат показывает, как можно уменьшить ошибки в данных, полученных от датчиков, и предсказать будущие данные на основе предыдущих данных с учетом типов ошибок, возможных в окружающей среде.