【摘 要】
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针对目前移动无线传感器网络中现有位置预测方法的预测精度较低以及需要依靠大量的历史运动路径数据的不足,提出了一种基于不确定性支持向量机的＂角度-分类＂（A-USVC）位置预测方法
【机 构】
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新疆大学软件学院,新疆大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1603115,61262087);国家973计划项目(2014CB340500);新疆高校教师科研计划重点资助项目(XJEDU2012I09)资助
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针对目前移动无线传感器网络中现有位置预测方法的预测精度较低以及需要依靠大量的历史运动路径数据的不足,提出了一种基于不确定性支持向量机的＂角度-分类＂（A-USVC）位置预测方法。该方法利用节点收集的节点隶属度向量来构建归类预测模型,根据所构建的预测模型和计算的移动节点偏转方向来确定未知节点所在的区域,从而完成对移动未知节点的位置预测。仿真实验表明：在精度方面,该方法相比于传统的马尔科夫模型预测方法提高了35%,相比于神经网络预测方法提高了19%。A-USVC位置预测方法有效地提高了位置预测的精度,且计算量
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