Inom ramen för trådlösa sensornätverk, energi förutsägelse modeller är allt mer användbara verktyg som kan underlätta strömhantering av de trådlösa sensornätverk (WSN) noder. De flesta av de befintliga modellerna lider dock av den så kallade fasta viktningsparametern, som begränsar deras tillämplighet när det gäller t.ex. solenergiskördare med varierande egenskaper. I denna artikel föreslår vi därför modellen Adaptive LINE-P (alla fall) som beräknar adaptiva viktningsparametrar baserade på lagrade energiprofiler. Dessutom presenterar vi även en profilkomprimeringsmetod för att minska minneskraven. För att bestämma prestandan hos vår föreslagna modell har vi använt verkliga data för sol- och vindenergiprofilerna. Simuleringsresultaten visar att vår modell uppnår 90-94% noggrannhet och att den komprimerade metoden minskar minnesomkostnaderna med 50% jämfört med toppmoderna modeller.
Slutligen förbättrar adaptiv LINE-P REF LINE-P med adaptiva viktningsparametrar.
Adaptive LINE-P: An Adaptive Linear Energy Prediction Model for Wireless Sensor Network Nodes
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}