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基于模糊支持向量回归机的WSNs链路质量预测

发布时间:2017-09-08 04:32

  本文关键词:基于模糊支持向量回归机的WSNs链路质量预测


  更多相关文章: 无线传感器网络 链路质量预测 支持向量回归机 模糊核聚类 混沌粒子群


【摘要】:在无线传感器网络中,链路是实现节点互连和多跳通信的基本元素,链路质量是拓扑控制、路由协议和移动管理的基础,准确的链路质量预测不仅可以提高整个网络的数据吞吐率,降低节点能耗,还可延长整个网络的工作时间.在分析现有链路质量预测方法的基础上,提出一种基于模糊支持向量回归机(fuzzy support vector regression,FSVR)的链路质量预测模型,以降低噪声与孤立点对预测性能的影响.通过收集不同场景下的链路质量样本,考虑不稳定链路中数据分布的特点,该模型采用无监督模糊核聚类算法(kernel fuzzy c-means,KFCM)自动划分样本集,并获得样本隶属度;采用混沌粒子群优化算法(chaos particle swam optimization,CPSO)选择子模型参数.实验结果表明,与基于经验风险的BP神经网络相比,基于模糊支持向量回归机的链路质量预测模型具有更好的预测精度和泛化能力.
【作者单位】: 南昌航空大学软件学院;
【关键词】无线传感器网络 链路质量预测 支持向量回归机 模糊核聚类 混沌粒子群
【基金】:国家自然科学基金项目(61262020,61363015) 航空科学基金项目(2012ZC56006)
【分类号】:TN929.5;TP212.9;TP18
【正文快照】: 无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)是一种由大量部署在监控区域的节点以自组织方式形成的网络[1].节点间通过协作方式感知、采集和处理感知对象的信息,并将数据发送给基站,在军事、环境监测和智能家居等领域有较为广阔的应用前景.节点通过无线电射频进行通信,容

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号:811896

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