《表1 训练数据集的模型预测结果》

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《基于KNN和BP神经网络的物联网预测模型》

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为了对模型的预测误差进行分析，选取安放在不同大楼外的位置的无线传感器，设置对比实验组，在相同的时间段内采取诸如光照、湿度、温度和气压等参数来对比，依照这些气候参数来预测未来几天无线传感器所在位置的天气状况，分析哪种模型预测得更加精准。为了简单起见，主要将预测环境的天气结果分为下雨、阴天和晴天。选取200条数据样本作为输入，同时设定k值为5，预测算法的置信度权重设置为α=0.3、β=0.7，异常数据个数大于3时，判断为无效样本，所以针对异常个数分别为0、1、2、3时分析预测结果。实验的对比结果如表1所示。