无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)异常数据检测是环境监测中一项至关重要的任务，其目的是确保收集到的传感器数据的准确性和可靠性，便于进一步的分析与决策。在这项研究中，通过提出两种基于神经网络模型的方法来实现这一目标，分别是基于BP(Back Propagation)神经网络和线性神经网络的异常数据检测方法。这两种方法通过使用最近的固定长度历史数据集对神经网络进行训练，以此来完成对下一时刻传感器数据的预测。
BP神经网络是一种多层前馈神经网络，它通过反向传播算法调整网络权重，从而最小化误差。由于其强大的非线性拟合能力，BP神经网络在模式识别、数据分类以及预测等领域得到广泛应用。在这项研究中，BP神经网络被用于无线传感器网络的异常检测，其检测率达到了96.7%，误报率不超过0.84%。
线性神经网络模型相比于BP神经网络而言，通常具有更简单的结构和更快的运算速度。它假设数据之间存在线性关系，因此在处理某些类型的线性问题时，其性能可能会更优。在这项研究中，基于线性神经网络的异常数据检测方法取得了较高的检测率，达到了97.9%，而误报率不超过0.76%。
在实现神经网络模型时，通常需要对模型进行训练和验证。训练数据集用于调整模型的权重，而验证集则用来评估模型的泛化能力。在这项研究中，使用了最近的固定长度历史数据集作为训练集，通过这种训练方式，神经网络模型能够在每当前一时刻获得的数据基础上，预测下一时刻的数据。
模型残差是指模型输出与实际观测值之间的差异。在本研究中，通过模型残差来计算预测区间。这个预测区间是具有概率P的置信区间，用于表示在该区间内模型预测的准确性。当新测量的数据落入此置信区间内，则数据被认为是正常的；反之，则表明数据可能是异常的。
仿真实验是验证这两种检测方法性能的重要手段。实验在Matlab环境下完成，通过仿真实验，可以比较和展示所提方法的效果。仿真实验的结果表明，基于BP神经网络和线性神经网络的两种异常数据检测方法均能达到较高的检测率，而误报率保持在较低的水平。
在关键词方面，研究涉及BP神经网络、线性神经网络、异常数据检测、检测率和误报率。这些关键词共同构成了研究的核心内容，并为本研究指明了方向。
整体来看，该研究提出了两种有效的基于神经网络的无线传感器网络异常数据检测方法，并通过仿真实验验证了其有效性。由于无线传感器网络广泛应用于环境监测、智能交通、健康监护等领域，因此这项研究不仅对环境监测具有重要的意义，也为其他应用领域的数据异常检测提供了参考和借鉴。
