【摘 要】
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针对无线传感器网络(WSN)组合流量预测算法自适应性低、计算复杂度高等不足,提出一种基于优化FAEMD-OSELM的WSN流量预测算法.算法利用快速自适应经验模态分解(FAEMD)将信号分
【机 构】
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战略支援部队信息工程大学 郑州450000;盲信号处理国家级重点实验室 成都610000;西部战区陆军参谋部附属单位 兰州730000
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针对无线传感器网络(WSN)组合流量预测算法自适应性低、计算复杂度高等不足,提出一种基于优化FAEMD-OSELM的WSN流量预测算法.算法利用快速自适应经验模态分解(FAEMD)将信号分解为一系列本征模态函数和一个残余函数,通过设计自适应滤波窗口提高信号分解过程的自适应性.进一步,采用在线贯序极限学习机(OSELM)对信号分量进行训练、预测,运用奇异值分解(SVD)理论优化神经网络的参数和拟合过程,降低计算复杂度.同时,结合样本选择器进一步控制预测误差范围,保证算法的预测精度.实验结果表明,算法在分解效果、耗机时间、预测精度等关键性能指标上具有较为明显的优势.
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