32、低功耗广域网技术在物联网及健康监测中的应用

低功耗广域网技术在物联网及健康监测中的应用

1. LPWAN 技术在不同物联网应用场景的适配

1.1 物流应用

在物流应用中,对吞吐量和延迟的限制相对较小,范围、位置和漫游成为决定性因素。通过相关的热力图分析,SigFox 似乎是最佳选择。例如在新加坡,就使用了 SigFox 技术对共享单车进行地理定位。

1.2 智慧城市应用

智慧城市应用范围广泛,涵盖空气质量监测、街道照明控制和交通管理等。不同的应用有不同的需求:
- 空气质量监测 :需要分布在城市各处的节点发送小尺寸消息。
- 街道照明管理 :要求双向通信,同时发送大量消息,不过允许一定的延迟。

通过对成本和可扩展性这两个关键因素的热力图分析,LoRa、NB - IoT 和 SigFox 在智慧城市系统中平均得分较高,但 SigFox 不满足双向通信要求。许多城市,如澳大利亚的塔斯马尼亚,选择部署 LPWAN 网络,为议会、企业或学校提供连接服务。

1.3 基础设施管理

电力、燃气或供水网络需要持续监测,以防止故障并简化维护工作。以配电网络为例,需要测量不同网络元件的各种电气参数。对于这些应用,数据速率、可扩展性和成本是最关键的因素。通过热力图分析,LTE - CatM 和 NB - IoT 是最适合的技术。例如,美国得克萨斯城使用 LTE - CatM 进行水表计量。

1.4 技术选择总结

选择适合特定物联网应用的最佳 LPWAN 技术并非易事。每种技术都有优缺点,每个物联网应用也有其自身的要求

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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