作者：叶廷东 单位：陕西省计算机学会 出版：《计算机技术与发展》2012年第10期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFWJFZ2012100430 DOC编号：DOCWJFZ2012100439 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《无线传感器网络卡尔曼流量预测算法》PDF+DOC2011年第02期 杨俊刚,史浩山,段爱媛,李冬 《基于ARMA的WSN流量预测模型》PDF+DOC2009年第06期 杨彩,贾松浩,张海玉,刘晓霞 《基于节点移动和监控质量感知的WSN覆盖方案》PDF+DOC2016年第04期 李林峰,李彩霞,刘洋 《基于马尔可夫链的传感器网络空间相关性数据预测算法》PDF+DOC2016年第09期 李志华,卢昭,薛亮,黎作鹏,赵继军 《高效节能的WSN非均匀分簇节点调度算法研究》PDF+DOC2016年第19期 张彤,燕丽莎,李雪 《基于节能的WSN分簇式故障诊断算法》PDF+DOC2019年第04期 曾庆杰,朱晓娟,王先超 《Wsn分级信任管理模型》PDF+DOC2008年第36期 姚建盛,刘艳玲 《基于WSN的农产品物流跟踪监控系统》PDF+DOC2008年第09期 崔伟,冯媛,甘勇,蔡增玉,李娜娜 《基于二次灰色马尔科夫预测的WSN状态判定算法》PDF+DOC2013年第08期 林蔚,李波,韩丽红 《基于免疫优化的WSN监控区域数据融合方法研究》PDF+DOC2013年第03期 鲍建成

    • 针对WSN流量预测，基于AR模型提出一种WSN流量双卡尔曼并行递推预测算法。该算法使用两个Kalman滤波器，交替进行AR模型参数的递推辨识与时变数据中真实值的最优估计，根据序列数据的最新信息实时修正AR模型参数进行动态预测。同时针对大步长的流量预测，引入滚动修正思想，克服动态预测算法存在间隔时间过长的缺点，降低多步预测误差。实验研究表明，利用研究的双卡尔曼并行递推算法使用AR模型进行多步预测，从原理设计和实现算法上，实现了WSN流量的准确预测。

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