Resumen

En los últimos años, la tecnología de redes de sensores inalámbricos ha seguido desarrollándose y se ha convertido en uno de los puntos de investigación más candentes en el campo de la información. Las personas tienen requisitos cada vez más altos para la tasa de comunicación y la cobertura de red de la red de comunicación, lo que también hace que los problemas de cobertura limitada de la red de comunicación móvil inalámbrica y la eficiencia insuficiente de utilización de recursos inalámbricos se vuelvan cada vez más prominentes. Este artículo tiene como objetivo estudiar un método de regresión de vectores de soporte para la predicción a largo plazo en el contexto de la comunicación de redes inalámbricas y aplicar el método a la economía regional. Este artículo utiliza el método de experimento de contraste y el algoritmo de tasa de ocupación de espacio, combinado con el algoritmo de regresión de vectores del aprendizaje automático. La investigación sobre las leyes del aprendizaje automático bajo la premisa de menos datos de muestra resuelve el problema de la falta

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Red de sensores inalámbricos; Red de comunicación; Aprendizaje automático; Regresión de vectores de soporte; Economía regional; Utilización de recursos inalámbricos
• Keywords:Wireless sensor network; Communication network; Machine learning; Support vector regression; Regional economy; Wireless resource utilization