| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文研究主要内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-14页 |
| 2 时空相关性及数据预测技术概述 | 第14-28页 |
| 2.1 时空相关性 | 第14-17页 |
| 2.1.1 时间相关性 | 第14-15页 |
| 2.1.2 空间相关性 | 第15-16页 |
| 2.1.3 时空相关性研究现状 | 第16-17页 |
| 2.2 时间序列预测在无线传感网中的应用 | 第17-19页 |
| 2.2.1 传统的时间序列预测 | 第17-18页 |
| 2.2.2 无线传感网中的时间序列预测 | 第18-19页 |
| 2.3 自回归AR模型 | 第19-25页 |
| 2.3.1 AR模型的建立 | 第20页 |
| 2.3.2 AR模型的定阶 | 第20-22页 |
| 2.3.3 AR模型的参数估计 | 第22-25页 |
| 2.4 灰色预测模型 | 第25-27页 |
| 2.4.1 灰色预测模型概述 | 第25页 |
| 2.4.2 GM(1,1)灰色预测模型 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 无线传感网中基于时间相关性的G-AR数据预测算法 | 第28-42页 |
| 3.1 问题提出 | 第28-30页 |
| 3.2 G-AR预测算法的模型框架 | 第30-32页 |
| 3.2.1 算法流程图 | 第30-31页 |
| 3.2.2 算法初始化 | 第31页 |
| 3.2.3 预测阶段 | 第31-32页 |
| 3.3 G-AR数据预测算法 | 第32-35页 |
| 3.4 仿真实验与结果 | 第35-41页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第35页 |
| 3.4.2 模型相关参数的确定 | 第35-39页 |
| 3.4.3 数据传输率的比较 | 第39-40页 |
| 3.4.4 预测数据均方误差的比较 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 无线传感网中基于空间相关性的EAST改进算法 | 第42-56页 |
| 4.1 问题提出 | 第42页 |
| 4.2 EAST空间相关性算法描述及分析 | 第42-47页 |
| 4.2.1 EAST算法描述 | 第42-45页 |
| 4.2.2 EAST算法分析 | 第45-47页 |
| 4.3 基于EAST的改进算法IM-EAST | 第47-50页 |
| 4.3.1 IM-EAST初始化 | 第47页 |
| 4.3.2 簇头选举模型 | 第47-49页 |
| 4.3.3 数据传输模型 | 第49-50页 |
| 4.4 仿真实验与结果 | 第50-55页 |
| 4.4.1 评价指标 | 第50页 |
| 4.4.2 实验数据集及实验参数 | 第50-52页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第52-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |