【摘 要】
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无线传感器网络（WSNs）工作环境复杂,不可避免会出现感知数值缺失问题。提出一种基于BP神经网络模型的缺失数值估计算法,利用同节点多参数间相关性特点,以强相关参数集为输入进
【机 构】
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首都师范大学信息工程学院,国家农业智能装备工程技术研究中心,农业部农业信息技术重点实验室,中国农业大学信息与电气工程学院
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无线传感器网络（WSNs）工作环境复杂,不可避免会出现感知数值缺失问题。提出一种基于BP神经网络模型的缺失数值估计算法,利用同节点多参数间相关性特点,以强相关参数集为输入进行缺失数值输出估计。为了提高数值估计准确性和稳定性,提出将上述算法与线性回归算法结合,对二种缺失数值估计量进行加权平均,针对变化规律复杂的缺失数值进行有效的估计。基于实际采样数值进行仿真分析,结果表明：算法能够有效地完成缺失数值估计,同时对WSNs拓扑结构和节点覆盖率依赖性较弱,实用性较好。
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