基于煙花優化的WSN數據融合算法

【摘要】：為減少無線傳感器網絡中的數據冗余，延長網絡生命周期，克服基于BP(back propagation)神經網絡的數據融合算法收斂慢、數據精度低、易陷入局部最優的缺點，提出了一種基于煙花算法優化的無線傳感器網絡融合算法(IFWABP)。首先，在煙花算法中使用Tent混沌圖改進煙花種群的初始位置分布，使初始煙花分布更加均勻。然后利用改進的煙花算法優化BP神經網絡的權重矩陣、閾值矩陣等參數進行數據融合。最后通過仿真對算法的性能進行了測試和分析。仿真結果表明，對比其他算法，IFWABP算法提升了無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network，WSN)數據融合的精度，降低了網絡能耗，延長了網絡生命周期。