作者：洪伟,郭昆,郭文忠 单位：中国科学院沈阳计算技术研究所 出版：《小型微型计算机系统》2016年第11期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXXWX2016110190 DOC编号：DOCXXWX2016110199 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 数据融合是无线传感器网络中减少节点能量消耗的一个基本方法.在基于预测的时域数据融合中，通过对传感器节点采集的时间序列数据进行分析，建立能够反映时间序列中所包含的动态依存关系的数学模型，从而减少节点间冗余数据的传输.本文引入流行学习中局部线性重构的思想，结合改进的极限学习机(Extreme Learning Machine)，提出KNN-PSOELM数据预测模型.首先运用K近邻的方法对输入样本点进行局部线性重构，然后采用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)改进极限学习机回归方法产生最优的初始参数.优化之后的模型不仅使得原始非线性传感器数据具有线性的特征，而且避免由异常数据样本引起的病态隐层输出矩阵，提高了模型的预测精度和泛化能力.实验结果表明了算法的有效性。

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