利用随机森林进行链路质量预测

简介：
本研究采用随机森林算法对网络链路质量进行预测分析，旨在提高复杂网络环境下的传输效率和稳定性。 链路质量预测对无线传感器网络的上层协议设计至关重要。通过选择高质量的通信链路可以提高数据传输的可靠性和网络效率。采用基于无监督聚类的高斯混合模型来划分链路的质量等级，并使用零相位分量分析白化法去除样本间的相关性，计算信噪比、链路质量指示以及接收信号强度指示的均值和方差作为链路质量参数。 随后，运用随机森林分类算法建立链路质量评估模型，并利用随机森林回归算法构建预测下一时刻链路质量等级的模型。在不同的实验场景下进行测试时，所提出的预测模型相比指数加权移动平均、三角度量法、支持向量回归机和线性回归等传统方法具有更高的准确率。