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数据融合是无线传感器网络中减少节点能量消耗的一个基本方法.在基于预测的时域数据融合中,通过对传感器节点采集的时间序列数据进行分析,建立能够反映时间序列中所包含的动态依存关系的数学模型,从而减少节点间冗余数据的传输.本文引入流行学习中局部线性重构的思想,结合改进的极限学习机(Extreme Learning Machine),提出KNN-PSOELM数据预测模型.首先运用K近邻的方法对输入样本点进行局部线性重构,然后采用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)改进极限学习机回归方法产生最优的初始参数.优化之后的模型不仅使得原始非线性传感器数据具有线性的特征,而且避免由异常数据样本引起的病态隐层输出矩阵,提高了模型的预测精度和泛化能力.实验结果表明了算法的有效性.
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小型微型计算机系统
ISSN： 1000-1220
CN： 21-1106/TP
Year： 2016
Issue： 11
Volume： 37
Page： 2478-2482
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