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为解决无线传感器网络（WSNs）中动态拓扑、资源约束等导致的分配定位误差（ALE）问题，研究人员开展基于机器学习的 ALE 预测研究，开发 RBF 与 COA、SAO、NGO 的 hybrid 模型及 ensemble 框架 RSNC。结果表明 RBNG 模型性能最优，为 WSNs 优化提供新方向。
在无线传感器网络（WSNs）的应用中，节点定位精度始终是影响其性能的关键瓶颈。由于动态网络拓扑、信号干扰、节点分布不均等因素，分配定位误差（ALE，即传感器节点实际位置与定位算法确定位置的偏差）普遍存在，这会导致数据采集失真、目标跟踪失效、网络路由低效等问题，严重制约了 WSNs 在环境监测、工业自动化、智能城市等领域的可靠性与效率。如何精准预测 ALE 并优化节点部署，成为当前亟待解决的核心挑战。
为突破这一困境，研究人员开展了基于机器学习的 ALE 预测研究。通过整合径向基函数（RBF）神经网络与自然启发优化算法，开发出一系列混合模型，旨在提升 ALE 预测的准确性与鲁棒性。相关研究成果发表在《International Journal of Cognitive Computing in Engineering》。
研究团队采用的关键技术方法包括：构建 RBF 神经网络作为基础模型，用于捕捉 ALE 与节点密度、传输范围、锚节点比例等参数的非线性关系；引入三种优化算法（黑鸭优化算法 COA、北方苍鹰优化算法 NGO、气味代理优化算法 SAO）对 RBF 的核心参数（如中心向量、扩展常数）进行迭代优化，形成 RBCO、RBNG、RBSO 三种混合模型；进一步设计集成框架 RSNC，融合三种优化器以提升整体性能。研究数据来源于模拟 WSNs 场景的多参数数据集，涵盖不同节点密度（100-300）、锚比率（10%-30%）、传输范围（12-25）等工况。
研究结果
混合模型性能对比
通过 RMSE、R2、MARE 等指标评估发现，所有混合模型均显著优于单一 RBF 模型。其中，RBNG 模型表现最为突出：在测试阶段实现最低 RMSE（0.069）和最高 R2（0.978），MARE 低至 0.049，证明其预测误差最小且拟合度最佳。RBCO 与 RBSO 模型的 RMSE 分别为 0.095 和 0.119，虽优于 RBF（0.113），但精度不及 RBNG。
收敛速度与稳定性
收敛曲线显示，RBNG 模型在 70 次迭代左右即达到最优解（RMSE=0.03938），收敛速度快于 RBCO（50 次迭代，RMSE=0.05474）和 RBSO（125 次迭代，RMSE=0.0612）。在训练、验证、测试各阶段，RBNG 的误差分布始终集中于零附近，表明其稳定性与泛化能力更强。
敏感性分析与参数影响
基于 SHAP 值的敏感性分析表明，迭代次数和 ALE 标准差（SD-ALE）是影响预测的最关键因素，节点密度的影响权重高于传输范围和锚比率。这提示在实际应用中需优先优化迭代参数与节点空间分布。
与现有方法的对比
与近期研究相比，RBNG 模型的 RMSE（0.069）低于 RFGH 模型（0.078）、DTRT 模型（0.083）和 LGBM-PSO 模型（0.349），R2（0.978）接近最优水平，验证了其在 ALE 预测中的优越性。
结论与意义
本研究通过融合 RBF 神经网络与优化算法，成功开发出高效的 ALE 预测混合模型，尤其是 RBNG 模型，其在精度、收敛速度和鲁棒性方面均表现卓越。研究结果为 WSNs 的节点部署优化、资源分配和网络寿命延长提供了新的技术路径，有助于提升环境监测、工业自动化等场景中 WSNs 的可靠性与经济性。未来可进一步探索在线学习机制与轻量化模型设计，以适应 WSNs 的动态性与实时性需求。该研究不仅深化了机器学习在传感器网络中的应用，也为解决类似资源受限系统的优化问题提供了方法论参考。
