表5.21所示数据为测试集的5组数据,将2种算法的浸润线预测结

果进行比较,BP神经网络的预测误差虽然都不超过l%,但波动比较大,

其平均误差为0.34%。K3PE0E000E-XGC2而sVR回归模型的预测误差均不超过0.5%,其平均误差仅为0。l%,且前四组数据非常接近真实值,误差波动范围明显小于BP神经网络,预测精度较高,非常适合应用在钨矿尾矿库的参数预测中。表521 钨矿尾矿库1#断面6号监测点的浸润线高度预测结果比较

   系统的整体测试主要包括终端节点数据采集、Z瑭bcC无线传输网络数据包透传、协调器节点与上位机软件的串口通信以及上位机管理系统的数据接收及发布。本书以温度、湿度数据监测预警为例,在实验楼以10个CC2530节点组成簇-树形网络进行相应的实验。按照图5.51所示的位置进行传感器节点的布设,测试过程布设了一个协调器节点(C)、三个路由器节点(R)、六个终端节点(E)。