准确的链路质量预测是社区无线网状网络（CWMN）提高路由协议性能的关键。与其他技术不同的是，在线机器学习算法可以用来建立适应性的链路质量预测器，而不需要预先部署工作。然而，在CWMN中使用这些算法进行链路质量预测之前还没有被探索过。本文分析了4种着名的在线机器学习算法在CWM
N中的链路质量预测在精度和计算量方面的性能。在此基础上，提出了一种新的链路质量预测混合在线算法。使用实际大规模CWMN的数据评估所提出的算法表明，它可以实现高精确度，同时产生低计算量。