基于指数平滑的水下无线传感器网络数据预测优化方法
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1.基于指数平滑的水下无线传感器网络数据预测优化方法，其特征在于，所述方法包括ESDP预测模型、ESDP设计；
其中ESDP预测模型：
（3）
采用公式(3)建立的预测模型在预测过程中，通过参数 来控制模型，比如，根据实际情况来进行短期或者长期预测；
ESDP设计过程为三个阶段，分别是：分簇阶段、构建路由树阶段和数据预测阶段。
2.根据权利要求1所述的基于指数平滑的水下无线传感器网络数据预测优化方法，其特征在于，所述ESDP预测算法在指数平滑法的基础上建立预测模型；指数平滑法以某种指标的本期实际数据和预测数据为基础，引入加权因子即平滑系数 ，计算出指数平滑值，融合了全期平均法和移动平均法优点，给予过去数据逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，权重逐渐收敛为零。
3.根据权利要求1所述的基于指数平滑的水下无线传感器网络数据预测优化方法，其特征在于，所述ESDP设计分簇阶段采用一种经典的分簇路由协议LEACH协议对普通节点进行分簇，将整个网络的能量消耗均衡地分配到每个节点，从而达到网络的能量消耗负载均衡。
4.根据权利要求1所述的基于指数平滑的水下无线传感器网络数据预测优化方法，其特征在于，所述ESDP设计构建路由树阶段，簇头节点与水面汇聚节点采用构建路由树的方式通信，通过寻找没有父节点的节点，逐层选择中继节点的方法，尽可能确定最优路径，减少网络中节点的相互通信，同时维持网络中稳定有序的数据聚集。
5.根据权利要求1所述的基于指数平滑的水下无线传感器网络数据预测优化方法，其特征在于，所述ESDP设计数据预测阶段对于ESDP的预测算法具体步骤如下：
步骤1：处于数据收集阶段时，簇头获得簇内各个成员节点的数据，作为一条新记录存储在内存中，如果当前内存中的记录条数小于k，则只进行存储记录的操作；若大于k，则删除最早的记录，存入新记录；然后按公式(3)计算并存储预测数据 ，执行步骤2；
步骤2：簇头在簇内广播预测值 以及误差阈值 ，执行步骤3；
步骤3：簇内各非簇头节点在下一次传输的数据是各实际值与预测值的差值，且 于误差阈值 ，执行步骤4；反之，非簇头节点不需要传输 ，视预
测值为真实值，继续下一次预测；其中 的正负号表示数据的方向；
步骤4：若簇头收到节点发出的差值 ，则转步骤1更新数据记录，重新进行预测；
步骤5：当处于数据发送阶段时，簇头节点根据路由树确定的父子节点连接，采用同态加密技术将一段时间簇内各节点的数据变动打包发送至其父节点，所有簇头节点重复上述操作，直到最终节点为水面汇聚节点为止。
基于指数平滑的水下无线传感器网络数据预测优化方法
技术领域
背景技术
发明内容
其中ESDP预测模型：
采用公式(3)建立的预测模型在预测过程中，通过参数 来控制模型，比如，根据实际情况来进行短期或者长期预测；
ESDP设计过程为三个阶段，分别是：分簇阶段、构建路由树阶段和数据预测阶段。
步骤2：簇头在簇内广播预测值 以及误差阈值 ，执行步骤3；
步骤3：簇内各非簇头节点在下一次传输的数据是各实际值与预测值的差值，且 大于误差阈值 ，执行步骤4；反之，非簇头节点不需要传输 值，视预测值为真实值，继续下一次预测；其中 的正负号表示数据的方向；
步骤4：若簇头收到节点发出的差值 ，则转步骤1更新数据记录，重新进行预测；
步骤5：当处于数据发送阶段时，簇头节点根据路由树确定的父子节点连接，采用同态加密技术将一段时间簇内各节点的数据变动打包发送至其父节点，所有簇头节点重复上述操作，直到最终节点为水面汇聚节点为止。
附图说明
具体实施方式
ESDP预测算法是在指数平滑法的基础上建立的预测模型。指数平滑法实际是一种时间序列分析预测法，它以某种指标的本期实际数据和预测数据为基础，引入加权因子即平滑系数 ，计算出指数平滑值，融合了全期平均法和移动平均法的优点，给予过去数据逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，权重逐渐收敛为零。指数平滑公式如下：
（1）
其中 是平滑系数， 是时间序列 期的预测值， 是 期的实际观
察值，是 期的预测值。对公式(1)进行迭代得：
由于ESDP预测算法被应用在水下网络环境中，考虑到水下节点的众多限制，为了减少簇头节点的计算量，取将要预测数据的前 条数据进行建模，并令平滑系数 ，其中 表示簇内所有的节点数。
由公式(4)计算得出。
步骤1：处于数据收集阶段时，簇头获得簇内各个成员节点的数据，作为一条新记录存储在内存中，如果当前内存中的记录条数小于k，则只进行存储记录的操作；若大于k，则删除最早的记录，存入新记录。然后按公式(3)计算并存储预测数据 ，执行步骤2；
步骤2：簇头在簇内广播预测值 以及误差阈值 ，执行步骤3；
步骤3：簇内各非簇头节点在下一次传输的数据是各实际值与预测值的差值，且 大于误差阈值 ，执行步骤4；反之，非簇头节点不需要传输 值，视预测值为真实值，继续下一次预测。其中 的正负号表示数据的方向。
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