基于PPO算法优化的IoT环境温度预测研究

• 作者: 朱广 霍跃华 栾庆磊 史艳琼
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 关键词: 物联网(IoT) 近端策略优化(PPO)算法 AC(Actor-Critic)网络 温度预测
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨|Research & Approach
• 页码范围: 33-36
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4|TP273|TP212
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2021)04-0033-04

摘要

针对现有物联网(IoT)环境温度预测方法存在的预测精度低以及预测结果存在滞后性的问题,提出了一种基于优化的近端策略优化(PPO)算法和AC (Actor-Critic)网络的IoT环境温度预测模型(PPO-AC).模型结合AC强化学习网络构建用于温度预测的双网络模型,并采用优化的PPO算法动态选择损失函数.最后,采用Kaggle数据平台提供的IoT环境温度数据集,通过实验验证了该模型的有效性和稳定性.