基于KNN和BP神经网络的物联网预测模型

发布时间：2024-03-07 05:04

　　物联网被称为是世界信息产业革命的第三次浪潮,被称为"Next Big Thing"。物联网的兴起带动各类传感器的快速发展,考虑到物联网中的无线传感器网络数据具有易丢失的特性,从而导致传感器获取的数据往往受到限制,不能正确体现出物联网中的信息,采用BP神经网络的办法可以对这种不确定性进行矫正,而对于丢失的数据则利用KNN的方法来预处理,帮助补充完整的数据,通过对比单独使用BP神经网络,本文的方法可以更好地提高物联网中无线传感器网络的稳定性与精确度,保证这类有效预测模型的预测误差很低,避免了传统神经网络的对历史数据预测的不完备性,对于其他事件的预测应用具有积极的实际意义。

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【文章目录】：
1 物联网传统预测方法
    1.1 指数平滑模型
    1.2 简单移动平均模型
    1.3 灰色预测模型
2 神经网络预测模型
    2.1 BP神经网络
    2.2 KNN算法理论
3 预测模型的分析
    3.1 基于KNN和BP神经网络的模型流程
    3.2 预测模型的实验结果
4 结论与展望



本文编号：3921428