一種基于SVR節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)改進(jìn)算法
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針對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中部分傳感器失效后無(wú)法進(jìn)行有效或準(zhǔn)確預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)信息的問(wèn)題，提出了一種面向無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)算法。該算法是在支持向量回歸（ SVR）算法基礎(chǔ)上，引入了鄰居節(jié)點(diǎn)影響因素（或稱鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的相關(guān)性），采用鄰居節(jié)點(diǎn)相關(guān)性對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)SVR算法的改進(jìn)，彌補(bǔ)了SVR算法在隨機(jī)突發(fā)事件中預(yù)測(cè)不夠準(zhǔn)確的問(wèn)題。經(jīng)過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)表明，該算法能夠有效地應(yīng)對(duì)突發(fā)或臨時(shí)原因引起采集樣本數(shù)據(jù)突然改變問(wèn)題，預(yù)測(cè)更接近真實(shí)數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確性更高。
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