计算机应用研究

作者：于辰云,冯锡炜,刘旸,

单位：辽宁石油化工大学,辽宁抚顺113001；

关键词：加权自适应滤波器,分层分数最小均方误差,无线传感器网络,能量约束,XGBoost,数据约减,组合预测,

基金：辽宁省科技厅自然科学基金计划资助项目(20180550130)；；

针对无线传感器网络（WSN）中能量、带宽和内存等各种资源的限制问题，提出了一种XGBoost结合加权自适应分层分数最小均方误差（hierarchical fractional least-mean-square，HFLMS）的数据约减组合预测方法。首先，利用XGBoost方法对损失函数进行了二阶的泰勒展开，权衡模型的复杂度和损失函数的下降速度，实现了资源限制的稳定预测；然后提出自适应HFLMS滤波器实现WSN数据约简的传输，并基于误差估计来预测所感测的数据，有效降低了WSN中的能量约束；最后，利用两个评估参数（能量和预测误差）来验证所提组合预测方法的性能。实验结果表明，相比没有预测、近似最速下降算法和分层最小均方滤波技术，提出的预测方法获得的预测结果更好。

来源：2021年第1期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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