亚恩·阿埃尔·勒博格内;西尔维亚·桑蒂尼;詹卢卡·邦特比 无线传感器网络中时间序列预测的自适应模型选择。 （英语） 兹比尔1186.94192 信号处理。 87，第12号，3010-3020（2007）. 摘要：在无线传感器网络的许多实际应用中，传感器节点需要定期报告其读数的近似值。对于这些应用，已经表明，时间序列预测技术提供了一种有效的方法，可以减少通信工作量，同时保证用户对收集数据的特定精度要求。然而，时间序列预测所提供的可实现通信节省在很大程度上取决于所感测信号的类型，在实践中，预测模型的先验选择不足可能导致预测性能较差。本文提出了自适应模型选择算法，这是一种轻量级的在线算法，允许传感器节点在一组候选模型中自主确定统计性能良好的模型。基于14个真实传感器时间序列的实验结果表明，该框架在提高通信节省方面具有高效性和通用性。 引用于1文件 MSC公司： 94甲12 信号理论（表征、重建、滤波等） 关键词：无线传感器网络;时间序列预测;预测模型;自适应模型选择 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.-A.Le Borgne}等人，《信号处理》。87，第12号，3010--3020（2007；Zbl 1186.94192） 全文： 内政部