【摘 要】
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为了在高度复杂网络环境下,针对无线传感器网络流量预测精度偏低的问题,结合ARMA模型和卡尔曼提出了一种新的预测算法(State Prediction Algorithm based on ARMA and Kalman
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究项目(KJ133103)
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为了在高度复杂网络环境下,针对无线传感器网络流量预测精度偏低的问题,结合ARMA模型和卡尔曼提出了一种新的预测算法(State Prediction Algorithm based on ARMA and Kalman,SPAK)。该算法首先定义了ARMA模型分布特征,并给出该模型的理论依据。同时,通过融合ARMA与卡尔曼的预测结果提高其预测实际流量的预测精度,实现SPAK具体实现的步骤。最后,结合OPNET仿真采集流量数据,并使用Matlab对算法结果进行仿真,并对比FARIMA模型MF-FIR模型性能,结果发现该算法可以提前预测拥塞情况,提前进行路由选择,实现路由自适应控制。同样对网络的点比和能耗等做好自适应控制,通过对预测误差的比较,从而提高其预测精度。
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