一种无线传感器网络数据预测方法
专利汇可以提供一种无线传感器网络数据预测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种无线 传感器 网络数据预测方法，首先根据分簇 算法 进行分簇并选举簇头，簇头获得本簇内非簇头 节点 的ID和总数量n，并设定存储数据的条数；簇头获得数据后记录存储在内存中；对于每一条新记录中的每一个节点的值进行计算，得到与目标值的残差和误差，进行保存，当内存中的记录条数等于k时，进行数据的预测，为选中做数据预测的每个节点分配权重，对最近一次的簇头计算的值进行修正，确定修正的方向和步长。本发明具有灵活度高、计算量小，能有效节约能耗，同时 精度 较高。而且本发明提出的方法简单易实现，具有较好的实用性，易于在实际环境中使用。，下面是一种无线传感器网络数据预测方法专利的具体信息内容。
1.一种无线传感器网络数据预测方法，其特征在于包含以下步骤：
步骤1：根据某种分簇算法进行分簇并选举簇头，该分簇算法须能选出计算能力较强的节点担任簇头，分簇结束后，簇头获得本簇内非簇头节点的ID(标记为IDi，1＝＜i＜＝n)和总数量n，并设定存储数据的条数k，簇头开始簇内数据的收集；
步骤2：簇头获得簇内各个非簇头节点的数据，将其作为一条新的记录存储在内存中；
步骤3：对于每一条新记录中的每一个节点的值进行计算，由公式(1)得到与目标值y，即簇头需要上传到基站的最终值的残差
ri＝|xi-y| (1)；
步骤4：基于步骤3得到的残差，由公式(2)计算误差：
步骤5：对于每一条记录的每一个节点的数据值xi，保存其对应的ri和ei；
步骤6：当内存中的记录条数等于k时，则可以进行数据的预测，簇头由公式(3)计算参与数据预测的节点数目pn：
步骤7：确定参与预测的节点数目pn后，进一步确定这些节点的ID，由公式(4)计算当前k条历史数据中各个节点的总误差Ei，并对Ei从小到大进行排序，根据排序结果选择出前pn个节点进行预测，用sj(1＝＜j＜＝pn)表示被选中做数据预测的节点的ID：
步骤8：为选中做数据预测的每个节点分配权重wj，根据这些节点的比值进行归一化之后确定各自的wj，并保证各个wj的总和等于1；
步骤9：对最近一次的簇头计算的y值进行修正，确定修正的方向和步长，如公式(5)所示：
其中，rtj表示ID为sj的节点在第t(1＝＜t＜＝k)条数据中的残差，正负号表示本次数据预测的方向，该方向根据k条历史数据记录值的走势给出式中a为本次数据预测的步长，表示以怎样的速率去接近当前预测值的真实值。
2.根据权利要求1所述的无线传感器网络数据预测方法，其特征在于步骤1中所述k值的设定是基于对数据预测的准确程度和消耗内存空间的平衡，k值较大，预测的结果越准确，但同时也会消耗较大的内存空间并造成较高的计算开销。
3.根据权利要求1所述的无线传感器网络数据预测方法，其特征在于步骤2中如果当前内存中数据的条数等于k，则删除最早的那条数据；如果当前内存中数据的条数小于k，则只进行存储新记录的操作。
4.根据权利要求1所述的无线传感器网络数据预测方法，其特征在于步骤3中所述目标值y是簇头需要上传到基站的最终值，该值可以是每一个节点的值的平均值。
5.根据权利要求1所述的无线传感器网络数据预测方法，其特征在于步骤9中所述a的取值原则如下：
(1)对于一些敏感值，步长a应尽可能地小；
(2)如果在这k条数据中，数据走势波动较大，步长a应尽可能地小；
(3)如果采样时间间隔较大，可适当增加步长a。
一种无线传感器网络数据预测方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
2 25.6 24.4 26.8 23.6 27.8 25.6
3 26.3 25.5 27.9 25 28.9 26.7
2 0 1.2 1.2 2 2.2
3 0.4 1.2 1.2 1.7 2.2
1 0.03 0.07 0.25 1 0.5
2 0 0.29 0.29 0.82 1
3 0.03 0.29 0.29 0.59 1
0.06 0.65 0.83 2.41 2.5
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