作者:张斌,陈国龙,郭文忠 单位:中国科学院沈阳计算技术研究所 出版:《小型微型计算机系统》2014年第09期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFXXWX2014090240 DOC编号:DOCXXWX2014090249 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 无线传感器网络中多传感器节点在采集数据时,客观因素的本质决定了数据间存在时间相关性和空间相关性.数据预测机制能有效挖掘数据间的时空相关特性,从而减少节点间冗余数据的传输.通过利用粒子群优化算法训练BP神经网络,提出了一种带PSO-BPNN的时空预测算法,根据单预测机制的准确率,将时间预测和空间预测的结果进行加权求和.一方面改善了传统预测算法容易陷入局部最优及过学习的缺点,另一方面有效克服了单预测机制的盲目性,提高了预测准确度.实验结果表明了算法的有效性。

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