基于NARX神经网络的分簇数据融合算法.pdf

基于NARX神经网络的分簇数据融合算法 NARX神经网络是深度学习领域中的一种常见模型，它可以用来预测时间序列数据。该模型可以学习到数据的内在规律，并且可以预测未来的值。然而，在无线传感器网络中，节点监控时采集的数据具有时间和空间上的相关性，这给节点通信带来了很大的负担，缩短了网络生命週期。 为了降低冗余数据，提出了一种基于NARX神经网络的分簇数据融合算法（N-CDAA）。该算法将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，延长网络生命周期。 NARX神经网络的时序预测模型可以学习到数据的内在规律，并且可以预测未来的值。然而，在无线传感器网络中，节点监控时采集的数据具有时间和空间上的相关性，这给节点通信带来了很大的负担，缩短了网络生命週期。因此，需要一个有效的数据融合算法来降低冗余数据。 基于矢量量化的分簇路由协议可以将数据分簇成不同的组，每个组中的数据具有相似的特征。通过将这些组合并，减少了数据的冗余度。然而，这种方法需要一个高效的融合算法来将数据融合成一个小的数据包。 N-CDAA算法将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，实现了高效的数据融合。该算法可以预测数据的未来值，并且可以消除冗余数据，提高数据收集效率，延长网络生命周期。 实验结果表明，该算法预测精度高，可有效降低数据传送量，达到延长网络生命周期的目的。该算法可以应用于无线传感器网络中的数据融合，提高数据收集效率，延长网络生命周期。 此外，NARX神经网络还可以应用于其他领域，例如机器学习、深度学习、数据建模等。机器学习是指使用算法来分析和学习数据，以便对未来的数据做出预测或决策。深度学习是机器学习的一种，使用多层神经网络来学习数据的特征。数据建模是指使用数学和统计方法来描述和分析数据的特征。 基于NARX神经网络的分簇数据融合算法可以高效地降低冗余数据，提高数据收集效率，延长网络生命周期。该算法可以应用于无线传感器网络中的数据融合，提高数据收集效率，延长网络生命周期。