BP神经网络优化的无线传感器网络路由协议

"该研究基于BP神经网络对无线传感器网络路由协议进行改进，旨在解决无线传感器网络中节点能量有限的问题，以减少数据传输能耗并延长网络寿命。文章提出了一种结合BP神经网络层次结构和无线传感器网络分簇结构的算法模型，通过在每个簇中应用3层BP神经网络，对原始数据进行处理，提取其特征信息，从而减少传输到汇聚节点的数据量，降低通信能耗。实验证明，改进后的BPDFA算法相对于LEACH协议在平衡节点能量和延长网络寿命方面表现出优越性。" 本文是工程技术领域的学术论文，主要关注无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）的能效优化问题。无线传感器网络由大量低功耗、计算能力有限的传感器节点组成，用于监测环境或特定区域的数据。由于这些节点的能量有限，网络的寿命通常受限于电池寿命，因此，如何有效地管理和利用这些有限的能源成为了一个关键问题。 研究者提出了一个基于反向传播（Backpropagation, BP）神经网络的路由协议改进算法模型。BP神经网络是一种广泛应用的人工神经网络，它能够通过学习和调整权重来适应复杂的数据模式。在此，该网络被用于对传感器节点收集的大批量原始数据进行处理，通过训练得到的3层BP神经网络模型，能够从原始数据中提取出具有代表性的特征数据，这有助于减少需要传输的数据量。 路由协议在WSN中起着至关重要的作用，它决定了数据如何从源节点经过多跳传输到达汇聚节点。传统的协议如LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）采用分簇策略，但可能会导致簇头节点过早耗尽能量，从而缩短网络寿命。而改进后的BPDFA算法通过减少数据传输，降低了对簇头节点的通信负担，从而更有效地平衡了网络中各节点的能量消耗。 仿真结果表明，BPDFA算法在节能和网络寿命方面优于LEACH协议，这为WSN的能效优化提供了一种新的思路和方法。通过减少通信能耗，这种基于BP神经网络的路由协议改进策略有望在实际应用中进一步提高WSN的性能和可靠性。