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随着互联网的发展,如何在海量的数据中挖掘出有益的信息尤为重要。利用时间序列模型预测股票市场虽然早已被证实是有效性的,但是过去都停留在时间序列主题发现上,忽视了子序列也会随时间动态演化的情况。因此,基于近年提出的新概念——时间序列链,提出将其应用在股票市场预测中的算法,结合股票市场的特点,利用向量的余弦距离来模拟股票走势对子序列相似度的影响,同时提出基于CEEMDAN的子序列长度搜索算法来获取尽可能有效且有代表性的子序列长度,根据这些子序列长度来查找时间序列链并应用于股票预测。历史股票数据回测证明笔者算法的预测准确率在93%以上。 相似文献
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一种能量捕获无线传感网络机会路由算法 总被引:1,自引:1,他引:0
在无线传感网络中,采用能量捕获技术理论上可以无限延长节点的使用寿命。基于该技术,提出了一种新的机会路由算法——能量潜能机会路由(Energy Potential Opportunistic Routing,EPOR)算法。该算法首先用到目的节点的期望传输次数衡量各节点到目的节点的距离,然后用节点的剩余能量与节点所捕获的能量之和表示节点的能量潜能,最后用期望传输次数和节点能量潜能决定节点的退避时间,退避时间最短的节点即为转发节点。理论分析和仿真实验表明,该算法不但可以延长网络生命期,而且可以明显改善网络中节点能量的均衡性。 相似文献
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为解决传统的无线传感器网络中节点电池容量严重受约束的问题,一些新兴技术如无线射频能量捕获技术被应用到传感器网络中。在这种射频能量捕获的可充电无线传感器网络中,为了节约成本,一般采用可以移动的能量发射机(小车)周期性地移动给所有传感器节点供电。其中,如何规划小车的移动轨迹以及如何分配充电时间是一个值得关注的问题。基于一个分簇的无线传感器网络,研究无线传感器网络的射频能量捕获和数据收集问题。对于所有簇,采用旅行商问题的近似解来规划小车的行车顺序和路径。小车周期性地停留在各个簇点一定的时间,在此时间内,小车先给簇内的传感器节点供能然后收集其捕获的数据。在节点数据率不同和相同的两种情况下,通过线性规划算法解决了某个簇内总时间固定情况下,分配充电时间和每个节点发送数据时间以达到小车所能收集的数据的总吞吐量最大的问题。为了解决每个传感器节点的公平性问题,还研究了上述两种情况下的最大共同吞吐量问题。实验结果表明,所设计的时间分配算法吞吐量性能优于一般的平均时间分配算法。 相似文献
4.
时序数据处理任务中,循环神经网络模型以及相关衍生模型有较好的性能,如长短期记忆模型(LSTM),门限循环单元(GRU)等.模型的记忆层能够保存每个时间步的信息,但是无法高效处理某些领域的时序数据中的非等时间间隔和不规律的数据波动,如金融数据.本文提出了一种基于模糊控制的新型门限循环单元(GRU-Fuzzy)来解决这些问题.本文在GRU的基础上对记忆层增加了一个子空间分解,由模糊控制模块和一个启发式的失效函数组成,根据数据波动和时间间隔决定记忆层保留的信息量,从而提升模型性能.实验表明,相比于其他的循环神经网络模型,在标普500和上证50中选出股票的股价预测任务中,本文提出的模型有较好的表现. 相似文献
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针对多个移动节点(MN)同时切换场景下切换过程受其他节点影响较大的问题,提出了代理移动IP协议中利用有限状态吸收马尔可夫链分析多个MN同时切换场景的模型,推导了多个MN切换时完成链路层切换的总时延公式;给定时延限制下MN切换成功的概率和移动接入网关的容量公式.仿真结果验证了建模分析的正确性,与已有研究结果对比表明,所提建模方法更合理,所得结论可作为网络管理和配置的参考. 相似文献
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无线传感器网络中节点大多采用电池供电,让节点以低能耗将采集的数据传递到信宿,对无线传感器网络有效运行极为重要.该文提出了能量有效的可靠机会路由EROR(Energy-efficient Reliable Opportunistic Routing),它利用结合节点剩余能量和链路上收发双方的总能耗的转发代价,选择转发节点集合(简称“转发集”)、主转发节点和协助转发节点,让节点调节发射功率并利用随机线性编码把数据包分片编码发送到转发集,进而以多跳方式把数据可靠低能耗地传递到信宿.仿真结果表明:在网络生存时间和能耗方面,EROR比已有路由策略CodePower更优. 相似文献
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研究可充电传感器网络(rechargeable sensor,简称RS)捕捉事件问题.针对原子事件信息单一的缺点,考虑由多个原子事件组成的复合事件的捕捉问题.提出一种新颖的复合事件捕捉策略.首先通过建立数学模型,将最优化复合事件的捕捉率归结成一个优化问题,并从整体上分析了影响复合事件捕捉率的主要因素;然后将多节点协作问题等价成任务分配问题进行分析,先从整体上提出一种基于贪婪算法的总任务分配算法(TTAA),再根据各个RS的具体情况,提出一种子任务分配算法(CTAA);最后进行了仿真实验,实验结果表明,通过所提策略能够达到较高的复合事件捕捉率. 相似文献
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电池供电的无线传感器网络的应用由于电池更换的不便利甚至不可能而受到极大的限制。考虑具有射频能量捕获能力的异构无线传感器网络,网络节点的能量捕获输出功率需求不一样。在已知传感节点数目和位置的情况下,研究如何布置射频能量源(Energy Transmitters,ETs)从而满足所有节点的能量捕获输出功率需求并且最小化ETs数目。首先建模出该最少化ETs的布置问题,为深入了解该问题提供了理论基础;然后提出了一种复杂度较低的贪婪式ETs布置方法和一种复杂度略高些的基于粒子群优化的ETs布置方法。仿真结果表明,与贪婪式方法相比,基于粒子群优化的方法能找到ETs略微更少的布置方案,但其由于复杂度略高,因此可用于节点数目不是很多的场景,而贪婪式方法则可用于节点数目较多的场景。 相似文献
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在射频能量捕获无线传感器网络中,采用多跳的方式将数据发送给网络中的Sink节点能够减少节点间的通信距离,从而减少能量的消耗,但增加了转发节点的收发数据量。为了减少网络中转发节点的负载,延长网络的生命周期,提出了一种分层分步的数据收集方法(Layer-Step Data Collection,LSDC)。通过对网络中节点能量进行捕获和在能量消耗过程进行建模,得到节点的剩余能量。通过运用多次“跳”命令的方式通知网络中的传感器节点分步地将采集到的数据传递给Sink节点。在传递节点的选择上,以能量状况最佳的节点作为传递节点,最终达到高效地将网络中的数据全部收集到Sink节点进行处理的目的。理论分析与仿真实验结果表明,与采用逐层收集数据的方法(Layer-By-Layer Data Collection,LDC)相比,所提方案更节能,能量消耗更均衡,能够延长网络的生命周期。 相似文献
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