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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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小型微型计算机系统
ISSN： 1000-1220
CN： 21-1106/TP
Year： 2014
Issue： 9
Volume： 35
Page： 2052-2057
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