上海市自然科学基金(12ZR1412600)
- 作品数：11 被引量：127H指数：5
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- 基于VFFO算法混合优化的水声传感器网络部署策略
- 水声传感器网络的部署优化是提高水声传感器网络覆盖性能的一个重要方法,有效的水声传感器网络部署优化算法需要在提高传感器网络有效覆盖率的同时兼顾传感器节点的能量有限性。本文设计了基于改进的虚拟力和改进的果蝇算法混合控制水声传...
- 张颖乔运龙张海洋
- 关键词：水声传感器网络虚拟力
- 文献传递
- 基于支持向量机算法的海水藻类生长状态软测量被引量：1
- 2014年
- 为了有效监测海水藻类生长状态,采用支持向量机算法对水体中关键表征因子进行软测量.首先采用网格寻优法对支持向量机(SVM)的惩罚因子C和参数σ进行参数寻优,然后利用所得最佳匹配参数通过样本训练,获得海水叶绿素-a浓度的软测量模型.将基于SVM的软测量结果与基于BP神经网络的软测量结果作对比,可以看出,基于SVM的软测量方法具有较好的预测精度和稳定性,可应用于海水藻类生长状态的软测量.
- 张颖施佳
- 关键词：支持向量机算法参数寻优软测量神经网络
- 基于ELMR-SVMR的海水水质预警模型研究
- 海水水质预警对海洋环境的监控和保护有着重要的意义。ELMR-SVMR(Extreme Learning Machine Regression-Support Vector Machine Regression,极限学习机...
- 张颖李梅高倩倩施佳
- 关键词：极限学习机支持向量机海水富营养化
- 文献传递
- 一种基于能量和距离的多级能量异构传感器网络路由算法被引量：7
- 2014年
- 为了能有效地利用节点能量的异构性,降低网络能耗、延长网络稳定周期,提出了一种同时考虑节点剩余能量和节点至基站距离的多级能量异构无线传感器网络的分簇路由算法.在节点簇间综合考虑簇头剩余能量及其与基站的通信能耗,以选择合适的下一跳路由节点.仿真结果表明,该算法可以有效地均衡网络能量消耗,延长网络稳定周期.该路由算法在维持节点存活个数、降低网络能量消耗及增加网络数据传输吞吐量等指标方面优于几种常见传感器网络路由算法,表明在综合考虑能量和距离等因素后能够获得比单一考虑能量或者距离的算法更优的运行结果.
- 张颖季常刚李俊甫
- 关键词：异构传感器网络分簇算法
- 基于灰色模型和模糊神经网络的综合水质预测模型研究被引量：52
- 2015年
- 水质状态变化趋势预测研究对水资源管理和维护具有重要的现实意义。提出了一种将灰色模型和模糊神经网络相结合的水质预测模型。首先基于改进的灰色模型预测出水体中各理化因子在未来一段时间内的指标变化,然后采用T-S模糊神经网络对各单因子的预测值进行数据融合,构建水质变化综合趋势预测模型,预测出下一时间段的水质整体状态指标。实验表明,这种方式用来预测湖泊水质变化趋势具有可行性;与BP网络模型相比,基于T-S模糊神经网络系统的模型具有预测精度高、模型系统稳定等优越性。
- 张颖高倩倩
- 关键词：水质预测模糊逻辑神经网络
- 基于支持向量回归机算法的海水富营养化过程中藻类繁殖状态软测量研究被引量：1
- 2014年
- 提出了利用支持向量回归机算法(SVR)建立海水叶绿素-a浓度的软测量方法,采用灰色关联分析法获取叶绿素-a软测量模型的主要辅助测量变量。将基于支持向量回归机的叶绿素-a软测量结果与BP神经网络和T-S模糊神经网络方法进行了对比,结果表明,这种基于支持向量回归机的软测量方法能够有效测量海水叶绿素-a的浓度。
- 张颖高倩倩高茂庭
- 关键词：支持向量回归机软测量富营养化灰色关联分析
- 基于极限学习机回归的海水Chla浓度预测方法被引量：2
- 2015年
- 有效监测海水Chl a浓度状况对近海赤潮等海洋灾害的预警预报有着重要意义。运用灰色关联分析法确定预测模型的输入变量,可有效降低预测模型系统维数。采用极限学习机回归方法建立海水Chl a浓度预测模型,通过与广义回归神经网络、支持向量机回归二种模型的预测效果进行对比,表明极限学习机回归预测模型具有较好的预测精度、预测效率和泛化能力,能够实现针对研究水域环境下Chl a浓度的有效预测。
- 张颖高倩倩
- 关键词：灰色关联分析软测量
- 基于人工势场的水下传感器网络部署优化策略
- 水下传感器网络是由搭载在AUV上的移动节点和固定节点组成的三维混合型网络,其部署优化策略研究具有重要现实意义。在随机部署状态下,对移动节点的位置进行调整可以提高水下传感器网络的有效覆盖率和目标检测率。根据水下传感器网络的...
- 张颖乔运龙赵伟
- 关键词：人工势场水下传感器网络分布式算法
- 文献传递
- 基于随机森林分类算法的巢湖水质评价被引量：36
- 2016年
- 基于监测数据及机器学习算法的湖泊水质实时评价技术对当前湖泊水资源的管理、维护和保护具有重要意义。本文针对巢湖水质的类别评价,利用随机森林(Random Forest,RF)分类算法对该区域水质进行类别判定。与其他算法相比,随机森林算法有着精度高、可容忍噪声强等诸多优点。测试结果表明,当决策树的棵数ntree=300,分裂属性集中属性个数mtry=2时,在合肥湖滨监测断面水质分类准确率可达96.15%,在巢湖裕溪口监测断面水质分类准确率高达100%,该方法具有稳健性较高、实用性强、泛化性能好等特点,能够有效进行水质评价。
- 张颖高倩倩
- 关键词：决策树水质评价
- 基于分簇及移动sink最优路径选择的传感网络密钥管理
- 现有大多数密钥管理方案并未综合考虑无线传感器网络拓扑动态变化及sink节点移动的场景。本文提出一种基于动态分簇及移动sink最优路径选择的密钥管理方案。该方案充分考虑无线传感网动态变化的拓扑结构以及移动sink的最优路径...
- 张颖郑冰心袁显峰
- 关键词：动态分簇移动SINK最优路径选择密钥管理
- 文献传递
