作者：钟一洋,刘兴长,王悠,吴润泽,韩开进,叶泳 单位：中国人民解放军后勤工程学院 出版：《后勤工程学院学报》2012年第06期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHQGC2012060180 DOC编号：DOCHQGC2012060189 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为保证无线传感器网络数据的完整性，针对数据流中存在异常数据的问题，提出了一种基于BP神经网络和多元线性回归的联合估计算法。首先，将存在异常数据的数据流作为样本输入，利用神经网络的非线性拟合能力对异常数据进行估计。然后，通过相邻的传感器节点数据建立多元线性回归模型，对异常数据进行估计。最后，根据两种算法在不同情况下的误差大小，调整它们各自在异常数据估计中的权重，计算出最接近真实值的估计值。以Berkeley Intel实验室的传感器数据为实验数据，通过Matlab软件对本文方法进行测试并分析仿真结果，实验结果表明文中提出的方法能对异常数据进行有效估计，并且具有较高的可靠性和稳定性。

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