基于BP神经网络的传感器网络动态采样模型研究

来源：计算机测量与控制杂志2015年第7期北京时间：

作者：阚杰,张瑞瑞,陈立平,徐刚

摘要：能耗控制对于农业环境监测无线传感器网络系统具有重要意义；基于误差反向传播的多层前馈神经网络预测和阈值分析建立了一种土壤温度传感器网络动态采样模型,实现了基于土壤温度周期变化特征的采样频率实时调整方法,达到减少网络冗余数据,降低网络功耗的目的；以环境温度和空气相对湿度为BP神经网络实测输入,土壤温度为预测输出,通过判断输出是否进入阈值区间动态调整采样周期；仿真实验结果表明,对于具有周期性特点的土壤温度,BP网络模型对其预测值和实测值之间的均方根误差RMSE及绝对误差AE分别为0.83 ℃和0.54 ℃；相比于连续采样,阈值分析动态采样次数减少30%。

关键词：无线传感器网络;BP神经网络;动态调度;能量优化

基金资助：北京市自然科学基金资助项目(4121001);国家高技术研究发展计划资助项目(2012AA101901);北京市农林科学院青年科研基金资助项目(QNJJ201217)。