一种基于相关分析的多元回归数据估计方法

作者：焉晓贞; 谢红; 王桐

来源：沈阳工业大学学报, 2013, (02): 212-217.

• 无线传感器网络
• 数据缺失
• 数据估计
• 多元回归
• 相关分析
• 最小二乘
• 支持向量机
• 支持向量回归
• 实际传感数据 wireless sensor network
• data missing
• data evaluation
• multiple regression
• correlation analysis
• least square
• support vector machine(SVM)
• support vector regression(SVR)
• real sensor data

针对无线传感器网络中数据估计方法存在输入变量较多、估计计算复杂度较高和估计效率低等缺点,提出了基于相关分析的多元回归估计方法.对无线传感器网络监测的数据序列进行相关分析,找出与当前数据相关性较强的其他历史监测数据,采用这些历史监测数据进行多元回归建模和估计.在保证估计精度的前提下,降低估计的计算复杂度,提高无线传感器网络中缺失监测数据估计的效率.实际无线传感器网络采集数据的实验分析结果表明,该方法具有较高的估计效率和较小的估计误差,能够有效地估计无线传感器网络中缺失的传感数据,具有一定的应用价值.

• 单位
  哈尔滨工程大学