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基于长短时记忆太阳能无线传感节点能量预测

崔粟晋; 王雪 仪器仪表学报 2018年第11期

摘要:无线传感节点的能量供给问题是影响物联网长时间准确测量的重要因素之一。将太阳能转化为电能,供无线传感节点使用,是解决无线传感节点长时间工作的途径。针对太阳能受环境因素影响较大的特点,提出一种基于长短时记忆递归神经网络(LSTM-RNN)的太阳能无线传感节点能量预测方法,通过预测的能量采集信息合理规划无线传感节点的能量使用,保障无线传感节点能量供给稳定性和测量信息的准确与可靠。实验结果表明,所提出的长短时记忆递归神经网络太阳能无线传感节点能量预测方法,能够利用长时间跨度的太阳能采集历史数据,提供准确的无线传感节点能量预测结果,保障无线传感节点能量供给稳定性和测量信息的准确与可靠。

关键词:无线传感节点太阳能采集预测长短时记忆

单位:清华大学精密仪器系精密测试技术及仪器国家重点实验室; 北京100084

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