论文研究 使用Adam Bashforth Moulton方法预测分布式传感器网络中的数据

对于诸如温控，空气质量调查和战时监视等任务，从远程位置收集信息非常重要。 无线传感器网络是完成这些类型任务的首选。 基本上，信息预测方案是任何传感器节点的重要特征。 利用合适的信息预测方案可以大大提高传感器网络的效率。 以前，已经进行了一些努力来解决此问题，但是随着预测阈值减小到较小的值，其准确性会降低。 我们将克服上述缺点的拟议的Adams-Bashforth-Moulton算法与Milne Simpson方案进行了比较。 所提出的算法在分布式传感器节点上进行了仿真，传感器节点从英特尔伯克利研究实验室收集信息。 为了最大程度地节省无线传感器网络中的功耗，我们采用的方法对于Milne Simp