| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第10页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 无线传感器网络数据预测问题概述 | 第12-19页 |
| 2.1 无线传感网络的基本概念 | 第12-13页 |
| 2.2 无线传感器网络的特点 | 第13-14页 |
| 2.3 无线传感器网络中数据预测问题背景 | 第14-16页 |
| 2.4 无线传感器网络中数据预测算法的介绍 | 第16-17页 |
| 2.5 无线传感器网络中数据预测面临的问题 | 第17-18页 |
| 2.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 无线传感器网络中基于马尔科夫链的数据预测算法 | 第19-36页 |
| 3.1 问题背景 | 第19-20页 |
| 3.2 网络模型及问题描述 | 第20-21页 |
| 3.2.1 网络模型 | 第20页 |
| 3.2.2 问题描述 | 第20页 |
| 3.2.3 相关概念 | 第20-21页 |
| 3.3 MC-DP算法 | 第21-31页 |
| 3.3.1 数据弱化处理 | 第21-22页 |
| 3.3.2 灰色预测过程 | 第22-25页 |
| 3.3.3 数据修正 | 第25-29页 |
| 3.3.3.1 状态划分 | 第25-26页 |
| 3.3.3.2 状态优先级设置 | 第26页 |
| 3.3.3.3 多步转移概率计算 | 第26-28页 |
| 3.3.3.4 修正误差数据 | 第28-29页 |
| 3.3.4 算法思想及其实现 | 第29-31页 |
| 3.4 仿真结果及其分析 | 第31-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 无线传感器网络基于灰色关联度的数据预测算法 | 第36-50页 |
| 4.1 问题背景 | 第36-37页 |
| 4.2 模型和问题描述 | 第37-41页 |
| 4.2.1 网络模型 | 第37页 |
| 4.2.2 能量模型 | 第37-38页 |
| 4.2.3 相关概念 | 第38-39页 |
| 4.2.4 问题描述 | 第39页 |
| 4.2.5 马尔科夫随机场模型和数据关联 | 第39-41页 |
| 4.3 GR-DP算法 | 第41-47页 |
| 4.3.1 数据去噪过程 | 第42页 |
| 4.3.2 分簇 | 第42-43页 |
| 4.3.3 灰色关联度计算 | 第43-44页 |
| 4.3.4 修复簇头数据预测参数过程 | 第44-46页 |
| 4.3.5 数据修正过程 | 第46页 |
| 4.3.6 算法实现伪代码 | 第46-47页 |
| 4.4 仿真结果及其分析 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论和展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 个人简历 | 第56-57页 |
| 在学期间研究成果及发表的学术论文 | 第57页 |