作者：陈飞彦,田宇驰,胡亮 单位：上海市计算技术研究所;上海计算机软件技术开发中心 出版：《计算机应用与软件》2015年第06期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJYRJ2015060320 DOC编号：DOCJYRJ2015060329 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 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。

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