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基于惩罚误差矩阵的同步预测无线体域网节能方法
被引量：
2
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作者
郑卓然
郑向伟
田杰
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第2期513-517,共5页
针对传统无线体域网(WBAN)预测模型对感知数据预测精度低、计算量大、能耗高的问题,提出一种基于惩罚误差矩阵的自适应三次指数平滑算法。首先在感知节点与路由节点之间建立轻量级预测模型,其次采用地毯式搜索方式对预测模型进行参数优...
针对传统无线体域网(WBAN)预测模型对感知数据预测精度低、计算量大、能耗高的问题,提出一种基于惩罚误差矩阵的自适应三次指数平滑算法。首先在感知节点与路由节点之间建立轻量级预测模型,其次采用地毯式搜索方式对预测模型进行参数优化处理,最后采用惩罚误差矩阵对预测模型参数作进一步的细粒化处理。实验结果表明,与Zig Bee协议相比,在1000时隙范围内,所提方法可节省12%左右的能量;而采用惩罚误差矩阵与地毯式搜索方式相比,预测精度提高了3. 306%。所提方法在有效降低计算复杂度的同时能进一步降低WBAN的能耗。
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关键词
无线体域网
惩罚误差矩阵
轻量级预测模型
地毯式搜索
体域网
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职称材料
题名
基于惩罚误差矩阵的同步预测无线体域网节能方法
被引量：
2
1
作者
郑卓然
郑向伟
田杰
机构
山东师范大学信息科学与工程学院
山东省分布式计算机软件新技术重点实验室(山东师范大学)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第2期513-517,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61373149)
山东省自然科学基金青年基金项目(ZR2017QF008)~~
文摘
针对传统无线体域网(WBAN)预测模型对感知数据预测精度低、计算量大、能耗高的问题,提出一种基于惩罚误差矩阵的自适应三次指数平滑算法。首先在感知节点与路由节点之间建立轻量级预测模型,其次采用地毯式搜索方式对预测模型进行参数优化处理,最后采用惩罚误差矩阵对预测模型参数作进一步的细粒化处理。实验结果表明,与Zig Bee协议相比,在1000时隙范围内,所提方法可节省12%左右的能量;而采用惩罚误差矩阵与地毯式搜索方式相比,预测精度提高了3. 306%。所提方法在有效降低计算复杂度的同时能进一步降低WBAN的能耗。
关键词
无线体域网
惩罚误差矩阵
轻量级预测模型
地毯式搜索
体域网
Keywords
Wireless Body Area Network(WBAN)
penalty error matrix
lightweight prediction model
blanket search
body area network
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于惩罚误差矩阵的同步预测无线体域网节能方法
郑卓然
郑向伟
田杰
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019
2
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