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文档简介
WSN中利用XGBoost和加权自适应HFLMS的数
据约减组合预测方法
Introduction
Wirelesssensornetworks(WSNs)arewidelyusedinavarietyofapplicationssuchasenvironmentalmonitoring,industrialautomation,andhealthcare.InWSNs,sensornodesareresponsibleforsensing,processing,andcommunicatingdatatoacentralnode.However,duetolimitedresourcessuchasenergy,memory,andprocessingpower,theamountofdatathatcanbetransmittedfromthesensornodestothecentralnodeisrestricted.Therefore,datareductiontechniquesarerequiredforefficientandeffectivecommunicationinWSNs.
Inthispaper,weproposeadatareductiontechniquethatcombinestheXGBoostalgorithmandweightedadaptiveHFLMSalgorithmtopredictmissingorerroneousdatavaluesinWSNs.Theproposedmethodisbasedonensemblelearning,wheremultiplemodelsarecombinedtoimprovetheaccuracyoftheprediction.
XGBoostAlgorithm
XGBoostisasupervisedlearningalgorithmthatisusedforclassificationandregressiontasks.Itisatree-basedmodelthatoptimizesthegradientboostingalgorithm.XGBoostusesaseriesofdecisiontreestomakepredictionsbycombiningthepredictionsofeachtree.Themodelistrainedusingagradientdescentoptimizationalgorithmthatminimizesthelossfunction.
TheadvantageofXGBoostisitsabilitytohandlemissingvaluesandoutliers,whicharecommoninWSNs.XGBoostalsohastheabilitytohandledifferenttypesofdatasuchascategorical,numerical,andbinarydata.
WeightedAdaptiveHFLMSAlgorithm
TheweightedadaptiveHFLMSalgorithmisarecursiveleast-squaresalgorithmthatisusedtoestimatetheparametersofalinearmodel.Itupdatesthemodelparametersasnewsamplesbecomeavailableandusesaweightingfunctiontogivemoreimportancetorecentsamples.
InWSNs,theweightedadaptiveHFLMSalgorithmcanbeusedtoestimatethemissingorerroneousdatavaluesbyusingtheavailable
datafromtheneighboringnodes.Thealgorithmtakesintoaccountthespatialandtemporalcorrelationsofthedataandadaptstheweightingfunctionaccordingly.
DataReductionTechniquebyEnsembleLearning
TheproposeddatareductiontechniquecombinesthestrengthsoftheXGBoostalgorithmandtheweightedadaptiveHFLMSalgorithmbyusingensemblelearning.Ensemblelearningisamachinelearningtechniquethatcombinesmultiplemodelstoimprovetheaccuracyoftheprediction.
Inthistechnique,XGBoostisusedtogeneratetheinitialpredictionsforthemissingorerroneousdatavalues.ThesepredictionsarethenfedintotheweightedadaptiveHFLMSalgorithm,whichusestheavailabledatafromtheneighboringnodestorefinetheinitialpredictions.TheweightedadaptiveHFLMSalgorithmadaptstheweightingfunctionbasedonthespatialandtemporalcorrelationsofthedata.
ThefinalpredictionisobtainedbycombiningthepredictionsofXGBoostandweightedadaptiveHFLMSusingaweightedaverage.Theweightsareassignedbasedontheaccuracyofeachmodelandareupdateddynamicallytoensurethatthemostaccuratemodelsaregivenmoreweight.
ExperimentalResults
Toevaluatetheperformanceoftheproposeddatareductiontechnique,weconductedexperimentsonaWSNdataset.Thedatasetconsistsoftemperatureandhumidityreadingsfromsensornodesinagreenhouse.
Wecomparedtheperformanceoftheproposedmethodwithotherstate-of-the-artdatareductiontechniquessuchaslinearregression,supportvectorregression,andk-nearestneighborregression.
Theresultsshowthattheproposedmethodoutperformstheothertechniquesintermsofpredictionaccuracy,rootmeansquarederror,andmeanabsoluteerror.Theproposedmethodalsohastheadvantageofbeingabletohandlemissingvaluesandoutliers,whicharecommoninWSNs.
Conclusion
Inthispaper,weproposedadatareductiontechniquethatcombinestheXGBoostalgorithmandweightedadaptiveHFLMSalgorithmtopredictmissingorerroneousdatavaluesinWSNs.The
proposedmethodisbasedonensemblelearning,wheremultiplemodelsarecombinedtoimprovetheaccuracyoftheprediction.
Theresultsoftheexperimentsshowthattheproposedmethodoutperformsotherstate-of-the-artdatareductiontechniquesintermsofpredictionaccuracy,rootmeansquarederror,andmeanabsoluteerror.Theproposedmethodhastheadvantageofbeingabletohandlemissingvaluesan
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