无线传感网中基于BP神经网络的数据融合方法

发布时间：2019-01-09 01:49

【摘要】：在森林火灾监测中,为减少无线传感网中大量冗余和无效的数据,增加节点的生命周期,优化无线传感网络的收敛速度,提高火情报告的准确度,提出了一种改进的基于BP神经网络的数据融合方法。该方法在节点上能融合多种传感器数据,根据节点的处理能力,加速BP神经网络的收敛速度,有效地节省能耗。模拟算例结果表明,该方法应用于火灾监测传感网,能有效地提高监测精度,降低节点能耗,提高无线传感网对森林火灾监测的效能。
[Abstract]:In forest fire monitoring, in order to reduce a large number of redundant and invalid data in wireless sensor network, increase the life cycle of nodes, optimize the convergence speed of wireless sensor network, and improve the accuracy of fire report. An improved data fusion method based on BP neural network is proposed. This method can fuse various sensor data on nodes, accelerate the convergence speed of BP neural network according to the processing ability of nodes, and effectively save energy consumption. The simulation results show that the proposed method can effectively improve the monitoring accuracy, reduce node energy consumption and improve the effectiveness of wireless sensor network in forest fire monitoring.
【作者单位】： 太原理工大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61202163、61240035) 山西省自然科学基金项目(2012011015-1) 山西省科技攻关基金项目(20120313032-3)
【分类号】：TP212.91;TP183

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

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【共引文献】

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本文编号：2405199