基于GWO-CRF的链路质量预测

摘要：

针对环境变化导致的链路质量预测结果波动大、预测精度低的问题,文中提出一种基于GWO-CRF的链路质量预测模型.首先,在两种场景下采集链路质量参数并进行预处理,处理后进行数据相关性分析;然后,选择接收信号强度指示和链路质量指示作为预测模型的输入参数,利用条件随机场算法来克服预测结果波动大的问题,从而构建链路质量预测模型.为了提高预测精度,采用灰狼算法对条件随机场算法的参数进行优化,最终得到链路质量的预测结果,并利用两种场景下采集的数据对模型进行有效性验证.结果表明,与支持向量回归、线性回归、指数加权移动平均算法相比,基于GWO-CRF算法的预测误差降低2.8％～96.8％.

关键词：链路质量预测、接收信号强度、条件随机场、灰狼优化算法、模型验证、参数优化

所属期刊栏目：45

分类号：TN911-34;TP391.4

资助基金：国家自然科学基金61701355

在线出版日期：2022-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：164-168