【摘 要】
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由于能量缺失和故障等原因导致无线传感器网络节点无法收集后续数据,为保证数据传输的完整性,应进行后续节点数据预测。目前缺少有效方法实现节点数据预测,针对这一问题提出
【机 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院,兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室
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由于能量缺失和故障等原因导致无线传感器网络节点无法收集后续数据,为保证数据传输的完整性,应进行后续节点数据预测。目前缺少有效方法实现节点数据预测,针对这一问题提出一种基于小波分析和粒子群优化最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）相结合的数据预测方法。方法中利用小波分解技术将所选的样本集数据进行分解,然后将分解量分别送入最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型进行预测,其中LS-SVM预测模型的参数由PSO算法得到,最后,将各个LS-SVM模型得到的预测结果进行小波重构得到完整的预测结果。仿真结果表明：基于
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