【摘要】：在森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)中,為減少無(wú)線傳感網(wǎng)中大量冗余和無(wú)效的數(shù)據(jù),增加節(jié)點(diǎn)的生命周期,優(yōu)化無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的收斂速度,提高火情報(bào)告的準(zhǔn)確度,提出了一種改進(jìn)的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合方法。該方法在節(jié)點(diǎn)上能融合多種傳感器數(shù)據(jù),根據(jù)節(jié)點(diǎn)的處理能力,加速BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度,有效地節(jié)省能耗。模擬算例結(jié)果表明,該方法應(yīng)用于火災(zāi)監(jiān)測(cè)傳感網(wǎng),能有效地提高監(jiān)測(cè)精度,降低節(jié)點(diǎn)能耗,提高無(wú)線傳感網(wǎng)對(duì)森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)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.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61202163、61240035) 山西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2012011015-1) 山西省科技攻關(guān)基金項(xiàng)目(20120313032-3)
【分類號(hào)】：TP212.91;TP183

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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2 曹潔;徐微;;Bayes估計(jì)在二項(xiàng)式分布交通流檢測(cè)中的研究[J];計(jì)算機(jī)仿真;2009年02期

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相關(guān)會(huì)議論文 前1條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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【相似文獻(xiàn)】

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9 李會(huì)方;李鋒W，

本文編號(hào)：2405199