5、无线传感器网络容错模型设计与智慧城市应用

无线传感器网络容错模型设计与智慧城市应用

1. 引言

无线传感器网络(WSN)作为自组织通信领域的新兴技术,虽应用广泛,但常受各种故障干扰。为解决这一问题,研究人员探索了多种容错方法,并将其应用于智慧城市相关领域。

2. 容错算法介绍
  • ULDF算法 :该算法以集群间均匀负载分配为核心,克服了传统策略的缺点,降低了集群形成所需的轮数。它不聚焦于节点,而是关注集群强度,能减少单个传感器节点(SN)的能量消耗,更适用于移动SN以及地震活动、火山、战场和水下监测等场景。其优势在于无需辅助传感器节点(SSN)也能在可访问区域运行,还能提升SN的便携性和可扩展性。
  • PE - LEACH协议 :作为LEACH算法的扩展,它是一种基于能量的容错方法。该协议采用虚拟分区技术,减少了传感器网络的能量消耗。与E - LEACH和ESO - LEACH等协议相比,PE - LEACH通过减少簇头(CH)与基站(BS)之间的多跳通信,降低了能量消耗,还允许靠近BS的SN直接发送信息,无需中间CH。实验结果表明,PE - LEACH在性能上优于其前身算法。
算法/协议 核心特点 优势
ULDF 集群间均匀负载分配,关注集群强度 减少单个SN能量消耗,适用于多种恶劣场景,提升SN便携性和可扩展性 </
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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