物联网中基于 KNN 和 BP 神经网络预测模型的研究OACSCDCSTPCD
STUDY ON KNN AND BP NEURAL NETWORK-BASED PREDICTION MODEL IN IOT
物联网中，无线传感器网络由于环境、资源等因素的变化和限制，会导致部分数据异常或丢失，使数据传输的可靠性降低。因此常用的 BP 神经网络方法在根据最终获取数据进一步处理时的准确性不高。提出 K 近邻算法和 BP 神经网络相结合的二阶段预测模型，先使用 K 近邻算法对 BP 神经网络输入数据中异常或缺失数据进行估值和替换预处理，同时进行初步预测，然后将预处理后的数据输入 BP 神经网络，综合 BP 神经网络和 KNN 的预测结果给出最终结论。实际环境…查看全部>>
In Internet of Things (IoT),wireless sensor network (WSN)may have part of data abnormal or lost caused by the change and limit in environment,resources and other factors,thus the reliability of data transmission is reduced.So the BP neural network method commonly used is not high in accuracy when further processing according to the final acquisition data.We propose a two-step prediction model which combines k-nearest neighbour (KNN)algorithm and BP neural ne…查看全部>>
陈飞彦;田宇驰;胡亮
吉林大学计算机科学与技术学院 吉林 长春 130012吉林大学计算机科学与技术学院 吉林 长春 130012吉林大学计算机科学与技术学院 吉林 长春 130012
信息技术与安全科学
物联网BP 神经网络K 近邻预测模型
Internet of ThingsBP neural networkKNNPrediction model
《计算机应用与软件》 2015 (6)
网格环境下基于数据交换区的作业分配与再调度
127-129,202,4
国家自然科学基金项目（61073009）；国家高技术研究发展计划项目（2011AA010101）。
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