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摘要
物联网中,无线传感器网络由于环境、资源等因素的变化和限制,会导致部分数据异常或丢失,使数据传输的可靠性降低。因此常用的BP神经网络方法在根据最终获取数据进一步处理时的准确性不高。提出K近邻算法和BP神经网络相结合的二阶段预测模型,先使用K近邻算法对BP神经网络输入数据中异常或缺失数据进行估值和替换预处理,同时进行初步预测,然后将预处理后的数据输入BP神经网络,综合BP神经网络和KNN的预测结果给出最终结论。实际环境中实验表明,所提出的模型能够有效地提高物联网环境中预测的准确度和稳定性。
- 出版日期2015
- 单位吉林大学
