基于时间序列和神经网络的温室传感器节点故障诊断

温室无线传感器网络中故障节点会产生并传输错误数据,不仅消耗节点的能量和带宽,而且导致错误决策。针对此问题研究一种准确判断节点故障状态的方法。采用时序分析和遗传BP神经网络,建立基于时间序列和神经网络的传感器节点故障诊断系统,通过对传感器样本数据进行时序分析,提取模型参数作为特征向量,并以此对遗传BP神经网络进行网络训练,实现传感器节点故障的诊断。试验结果表明:该方法能够有效地识别传感器节点故障类型,15组测试样本的输出矢量与同类故障基准矢量的欧式距离和为0.007,识别正确率为100%。