无线传感网络中基于DSC的记忆式算法研究

网络寿命是影响无线传感网络WSN(Wireless Sensor Network)应用最关键因素之一,受到广泛关注。将所有传感节点划分为不相交的传感节点覆盖(Sensor covers)子集,致使每个cover能够覆盖所有目标节点,并且所有cover轮流工作,这是延长网络寿命的有效方案。因此,可通过最大化cover数提高网络寿命,即求解不相交覆盖集DSC(Disjoint Set Cover)问题。为此,提出基于IMA(Improved Memetic Algorithm)算法求解DSC问题。IMA算法先建立初始矩阵Initial Population,再经优化Optimizer阶段、改进Improver阶段,形成最大化covers。仿真结果表明,与其他启发式算法和进化算法相比,提出的IMA算法能够形成最大化的covers。

用于反演云层高度的记忆式滑动窗口积分算法

记忆式滑动窗口积分算法选取一定宽度的窗口,从地面开始滑动,对窗口内的信号进行积分,根据积分值和前一时刻的云层信息来反演云层高度。该算法可消除信号中的噪声,叠加放大信号中的云层信息,将云层与气溶胶加以区分。用该算法处理了Vaisala云高仪的数据,并与云高仪的结果进行了对比,结果表明,记忆式滑动窗口积分算法在反演尝云层信息信息时具有较高的准确性和可靠性。

EMD和层叠式LSTM算法在短期风速预测中的应用

风电作为再生资源的重要组成部分,已获得了广泛的关注。风力发电量多寡取决于对风速的精准预测。文章对于短时风速预测,提出了一种结合经验模态分解和层叠式长短期记忆算法,对短时风速进行预测。文章用一个来自风场的实际案例来验证本文提出的方法。