公开(公告)号：CN116209025A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202211445239.0

申请日：2022-11-18

Applicant: 常州大学

Inventor： 高泽林 ,  史兵 ,  孙涛 ,  宦娟 ,  宫一搏

IPC: H04W40/10 ,  H04W40/20 ,  H04W40/32

Abstract: 本发明涉及LEACH技术领域，尤其涉及基于距离均方根和算子阈值修正LEACH的方法，包括在能耗模型中引用距离的均方根值确定最优簇头个数；通过计算间距算子、剩余能量算子和密度算子修正阈值函数；通过节点通信半径、簇中节点所能分配的能量和簇头离基站的距离得到代价函数，通过代价函数计算节点最优值，并加入簇头。本发明针对LEACH协议在簇头选取时，阈值取值未考虑节点密度、能量、距离等因素，进而当选了一些低能量簇头，使整个网络出现了早衰的问题。

公开(公告)号：CN114781752A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210549574.9

申请日：2022-05-20

Applicant: 常州大学

Inventor： 李嘉诚 ,  史兵 ,  乐效鹏 ,  宫一搏 ,  蒋建明

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F30/27 ,  G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明涉及Elman算法技术领域，尤其涉及一种基于改进Elman神经网络的电力参数预测方法，包括：通过改进粒子群算法的学习因子，并应用到改进Elman网络模型中，通过改进Elman网络模型对电力负荷数据进行训练，建立改进Elman网络模型，并通过测试集进行验证。本发明针对Elman神经网络在电力负荷预测上的精度问题上，通过改进Elman神经网络结构以及与改进粒子群优化算法相结合，提高电力负荷预测精度。