【摘 要】
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无线传感器网络中节点监控时采集的数据具有时间和空间上的相关性,给节点通信带来负担,缩短网络生命周期。为降低冗余数据,提出一种基于NARX神经网络的分簇数据融合算法(N-CD
【基金项目】
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重庆高校优秀成果转化基金项目(KJZH17116),重庆市教委科学技术研究基金项目(KJ1400422、KJ1500441、KJ1400431),重庆市科委重点产业共性关键技术创新专项基金项目(CSTC2015ZDCY-ZTZX40001)
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无线传感器网络中节点监控时采集的数据具有时间和空间上的相关性,给节点通信带来负担,缩短网络生命周期。为降低冗余数据,提出一种基于NARX神经网络的分簇数据融合算法(N-CDAA)。将NARX神经网络时序预测模型和基于矢量量化的分簇路由协议有机结合,从时间和空间相关性上消除冗余,把融合后的少量数据发送给汇聚节点,提高数据收集效率,延长网络生存时间。实验结果表明,该算法预测精度高,可有效降低数据传送量,到达延长网络生命周期的目的。
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