基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法

王虹; 徐佑宇; 谭冲; 刘洪; 郑敏

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基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法

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针对无线传感器网络(WSN)数据融合算法中传统反向传播(BP)神经网络收敛速度慢、对初值敏感和易陷入局部最优解的问题,提出基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法(BSO-BP).用天牛须搜索(BAS)算法对粒子群算法进行改进,利用改进后的粒子群算法优化BP神经网络权值和阈值,引入WSN数据融合中,簇首节点通过优化训练后的BP神经网络对采集数据进行特征提取,将融合后的数据发送至汇聚节点.仿真实验表明,BSO-BP算法能有效地提高融合精度和收敛速度,减少冗余数据传输,延长网络生命周期.相较于传统BP数据融合算法和PSO-BP算法,BSO-BP算法减少了至少11％的平均相对误差和13.89％的均方根误差.

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来源
《中国科学院研究生院学报》 |2020年第5期|673-680|共8页
作者
王虹; 徐佑宇; 谭冲; 刘洪; 郑敏;
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作者单位

中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海200050;

中国科学院大学北京100049;

中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海200050;

中国科学院大学北京100049;

中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海200050;

中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海200050;

中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海200050;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类移动通信;
关键词
无线传感器网络; 数据融合; BP神经网络; 粒子群算法; 天牛须搜索算法;

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