21、增强型IoRT通信协议全解析

增强型IoRT通信协议详解

增强型IoRT通信协议全解析

1. 物联网中的机器人节点

随着技术的发展,出现了多种无线标准,这些标准对原始标准进行了调整,以适应低功耗设备之间的通信。物联网设备通常是带有小型微控制器的小型物体,用于控制传感器和/或执行器。它们能通过多个传感器感知周围环境,将数据数字化,通过无线电进行通信,还可能具备简单的计算能力。新的无线网络标准使这些不同的设备能够相互通信,并连接到互联网。以下是一些支持受限设备间通信的重要技术和平台。

2. 低功耗WPANs的增强
  • IEEE 802.15.4标准 :基于无线电通信,为使用电池或太阳能供电的小型设备提供短距离无线连接。其媒体访问控制技术旨在大部分时间关闭无线电,以实现低功耗运行。它支持低数据速率,但对于有效负载较低的传感器设备来说已经足够。新的无线标准在保证低端到端延迟的同时,提高了可靠性和能源效率。
    • IEEE 802.15.4的增强 :对该标准的物理(PHY)和MAC层进行了改进,以提高低功耗设备中射频(RF)传输的效率。
      • IEEE 802.15.4e标准
        • 对MAC层进行了改进,以满足工业物联网的需求。
        • 提供5种不同的MAC选择,以满足不同的应用需求。
        • 支持时隙信道跳频(TSCH),以容纳大量同时的链路,并减少干扰,提高可靠性。
        • 协调采样监听(CSL)通过达成共同的传输调度来同步发送方
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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