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题名基于K-Means的无线传感网络节能算法研究
被引量：4
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作者
李伟
张凤梅
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机构
西安邮电大学自动化学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第4期41-44,共4页
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文摘
针对K-Means(KM)算法在GEC算法成簇过程中随机选取初始聚类中心,导致分簇不均匀,簇头选取不合理以及能量损耗过大的问题,提出了改进算法KM-LEACH。首先采用KM聚类算法进行分簇,并针对KM算法中随机选取初始聚类中心易造成局部最小解的问题,采用遗传算法改进,选出最优初始聚类中心进而达到全局优化;然后引入剩余能量和位置影响因子合理选取簇头;最后采用时分多址(TDMA)方式向簇首传输数据,减少网络拥塞的次数,降低数据传输的能耗。改进后的KM聚类算法可一次成簇并均匀分簇,降低成簇过程中的能量损耗;引入影响因子可合理选择簇首,均衡网络中能量损耗。仿真实验结果表明:与LEACH及引入传统KM的LEACH算法相比,所提算法能更好地节省能耗,延长网络生存期。
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关键词
K-MEANS聚类算法
遗传算法
剩余能量因子
位置影响因子
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Keywords
K-Means(KM)clustering algorithm
genetic algorithm
residual energy factor
location influence factor
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP212
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名城市新区交通生成预测模型研究
被引量：1
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作者
李祺
尹超英
田义海
张子贤
广晓平
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机构
中国中铁二院工程集团有限责任公司
兰州交通大学交通运输学院
兰州交通大学继续教育学院
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出处
《兰州交通大学学报》
CAS
2015年第6期77-80,86,共5页
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基金
国家社科基金(15BJY037)
国家社科基金青年项目(14CJY052)
国家自然科学基金(51468034)
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文摘
从土地利用的功能特性与新区交通的密切关系入手,针对现有城市新区交通生成预测方法的不足,综合考虑各交通区域的人口、面积、区位、土地利用强度等因素对交通生成预测结果的影响,建立基于土地利用和区位影响系数的城市新区交通生成预测模型.以兰州新区为例,验证了模型的可行性.
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关键词
城市新区
区位影响系数
土地利用强度
交通生成预测
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Keywords
new urban district
location influencing factor
land use intensity
trip generationforecast
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分类号
U491
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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