基于 XGBoost 的无线传感器网络故障检测

在无线传感器网络（WSNs）领域中，故障诊断是一个高度复杂的问题。在无线传感器网络（WSN）中，传感器节点以随机方式部署在具有挑战性的环境中，与传统网络相比，导致这些节点发生故障的风险显著增加。当网络中存在缺陷的传感器节点数量增加时，网络的功能性会下降。当前的故障检测方法虚警率高且故障检测准确率低，导致网络性能和服务质量持续下降。本研究提出了一种利用 XGBoost 技术的机器学习方法，用于识别网络传感器电路中的故障节点。所提出的技术使用 Google Colab 实现，并基于虚警率、假阳性率和准确率等指标对其性能进行了评估。仿真结果清楚地表明，所建议的方法在识别各种形式的故障方面具有出色的效能。