【摘要】：在森林火災監(jiān)測中,為減少無線傳感網(wǎng)中大量冗余和無效的數(shù)據(jù),增加節(jié)點的生命周期,優(yōu)化無線傳感網(wǎng)絡的收斂速度,提高火情報告的準確度,提出了一種改進的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)融合方法。該方法在節(jié)點上能融合多種傳感器數(shù)據(jù),根據(jù)節(jié)點的處理能力,加速BP神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂速度,有效地節(jié)省能耗。模擬算例結(jié)果表明,該方法應用于火災監(jiān)測傳感網(wǎng),能有效地提高監(jiān)測精度,降低節(jié)點能耗,提高無線傳感網(wǎng)對森林火災監(jiān)測的效能。
[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】： 太原理工大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61202163、61240035) 山西省自然科學基金項目(2012011015-1) 山西省科技攻關(guān)基金項目(20120313032-3)
【分類號】：TP212.91;TP183

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2405199