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基于传感网络对公共安全风险的数据融合及预测

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摘要利用传感网络对公共安全进行实时监测与风险预警,已成为公安信息化重要的一环.围绕公共交通网络中的诸多传感器,收集了海量的监测数据,并将其上传到服务器端进行监测及公共安全风险预测.但其传感数据庞大且密度低,对传输网络带宽及服务器端造成了不小的压力.本文在传感网络的节点端及中继处分别利用加权局部融合和约简融合,消除数据噪声,提高数据密度,剔除冗余属性;在服务器端利用基于遗传算法的BP神经网络进行分析预测,加速收敛速度,降低预测误差6%以上.

DOI ldeqw039d3/1765365

作者宋华明

机构地区不详

出处《楚雄师范学院学报》 2017年3期

关键词传感网络 OWA算子加权融合基于遗传算法的BP神经网络

分类 [文化科学][教育学]

出版日期 2017年03月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）