WSN流量的双卡尔曼并行递推预测算法研究

• 作者: 叶廷东
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: AR模型 无线传感器网络 卡尔曼 预测 网络流量
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 页码范围: 165-168
• 分类号: TP393.06|TP274
• 字数: 2532字
• 语种: 中文

摘要

针对WSN流量预测,基于AR模型提出一种WSN流量双卡尔曼并行递推预测算法.该算法使用两个Kalman滤波器,交替进行AR模型参数的递推辨识与时变数据中真实值的最优估计,根据序列数据的最新信息实时修正AR模型参数进行动态预测.同时针对大步长的流量预测,引入滚动修正思想,克服动态预测算法存在间隔时间过长的缺点,降低多步预测误差.实验研究表明,利用研究的双卡尔曼并行递推算法使用AR模型进行多步预测,从原理设计和实现算法上,实现了WSN流量的准确预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶廷东		37	64	4.0	5.0