作者：高子林,鄢傲,熊江,潘勇 单位：四川省计算机研究院 出版：《计算机应用研究》2016年第06期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSYJ2016060530 DOC编号：DOCJSYJ2016060539 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 针对无线传感器网络(WSN)时钟同步精度低、复杂度高等问题，提出了一种基于静态权值组合集成模型的时钟偏差预测方法。对传感器节点的时间戳观测值进行有放回抽样，将面向回归问题的Ada Boost.RT集成学习算法的误差函数和阈值调整方法进行改进，并以改进的Ada Boost.RT算法作为集成框架，采用DPNN作为弱学习机构建集成局域模型对时间偏差进行有效预测。实验表明，对于长期预测，Ada Boost.RT模型和改进型Ada Boost.RT模型的预测效果相对于DPNN全局模型提升了20%。此外，在长期观测和短期观测两种情况下，Ada Boost.RT改进型模型的预测效果要优于Ada Boost.RT模型，能够更有效地减小时间估计偏差。

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