神经网络融合算法在无线传感器网络中的应用
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更新于2024-08-12
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"基于神经网络的无线传感器网络数据融合算法* (2011年)。该算法结合了BP神经网络和传感器网络的分簇路由协议,通过在簇内建立神经网络模型,提取并发送特征数据,从而降低通信量和能量消耗。与LEACH算法相比,BPNDA算法能有效减少网络通信量,降低节点能耗,延长网络寿命。"
在无线传感器网络(WSNs)中,数据融合是解决通信效率和能量效率的关键技术。本文提出的"基于神经网络的无线传感器网络数据融合算法"(BPNDA),旨在解决WSNs中的通信量过大和能量消耗过快的问题。传统的数据传输方式往往导致大量的冗余数据传输,这不仅增加了网络负担,也加速了传感器节点的能源耗尽。
BPNDA算法的核心是将反向传播神经网络(BPNN)与分簇路由协议相结合。在算法中,每个簇内的传感器节点作为输入层神经元,而簇头节点则扮演隐藏层和输出层神经元的角色。簇内的传感器节点收集原始数据,并将这些数据输入到神经网络中。通过神经网络的学习和训练,可以识别和提取数据中的关键特征。这样,只有包含这些特征的精简数据会被发送到簇头,再由簇头转发给汇聚节点,大大减少了网络中的通信量。
这一方法显著提高了数据收集的效率,因为减少了无效和重复的数据传输。同时,由于传输的数据量减少,节点的能量消耗也随之下降,从而有效地延长了整个网络的生存时间。在与LEACH(低功耗自组织网络)算法的对比中,BPNDA展现出了更优的性能,能够更好地维护网络稳定性,减少节点的早期失效。
关键词:无线传感器网络;数据融合;人工神经网络
此研究对无线传感器网络的优化具有重要意义,为其他节能策略提供了新的思路。通过神经网络的智能处理,可以在保证数据质量的同时,实现更加高效和可持续的网络运行。此外,这种方法还可能应用到其他领域,如物联网、环境监测和智能交通系统,以提升整体系统的能效和可靠性。
2019-07-22 上传
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2021-05-24 上传
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