[发明专利]一种无线传感器网络数据预测方法

摘要

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。

主权项

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：Ei=Σ1kei---(4);]]>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：Py=y±α*(Σt=1kΣj=1pnrtj*wj)---(5)]]>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ɑ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。