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基于无线传感器网络的林火预测及关键算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-16页
1 绪论第16-31页
   ·研究背景第16-21页
     ·林火概述第16-17页
     ·林火的危害性第17-18页
     ·林火预测的国内外发展现状第18-19页
     ·林火预测的必要性第19-20页
     ·林火预测的措施第20-21页
   ·无线传感器网络第21-27页
     ·无线传感器网络简介第21页
     ·无线传感器网络体系结构及特点第21-23页
     ·无线传感器网络通信协议栈第23-24页
     ·无线传感器网络的应用领域第24-25页
     ·无线传感器网络的研究热点第25页
     ·无线传感器网络研究现状第25-27页
   ·无线传感器网络在林火中应用的研究现状第27-28页
     ·国外无线传感器网络在林火应用中的研究现状第27页
     ·国内无线传感器网络在林火应用中的研究现状第27-28页
   ·本文研究的目的和意义第28页
   ·本文研究内容及拟解决的关键问题第28-29页
     ·本文研究的内容第28页
     ·本文拟解决的关键问题第28-29页
   ·论文结构第29-31页
2 区域林火预测方法的研究第31-48页
   ·研究区域概况第31-32页
     ·伊春地理位置第31页
     ·伊春火灾分析第31页
     ·伊春林火发生前期气象信息第31-32页
   ·影响林火发生因素的分析第32-35页
     ·季节变化对林火发生的影响第32-33页
     ·气象因素对林火发生的影响第33-35页
     ·其它因素对林火发生的影响第35页
   ·气象数据分析对林火预测的影响第35-36页
     ·气温变化的分析第35-36页
     ·降水变化的分析第36页
     ·相对湿度变化的分析第36页
   ·气象因子单一因素对林火发生的贞献度第36-41页
     ·日最高气温对林火发生的贡献度第37页
     ·气温日较差对林火发生的贡献度第37-38页
     ·当日空气相对湿度对林火发生的贡献度第38-39页
     ·前三天空气平均相对湿度对林火发生的贡献度第39-40页
     ·24小时降水量对林火发生的贡献度第40页
     ·风速对林火发生的贡献度第40-41页
   ·Logistic回归检验多种气象因子的贡献度第41-43页
     ·Logistic回归方法第41-42页
     ·利用Logistic回归方法计算各气象因子似然比第42-43页
   ·综合气象指标预测林火火险方法的实现第43-47页
     ·多元线性回归方程第43-44页
     ·建立多元线性回归方程预测林火火险等级第44-47页
     ·线性回归方程预测林火火险方法的优越性第47页
   ·本章小结第47-48页
3 林火预测的无线传感器网络的构建第48-58页
   ·无线通信技术的选取第48-50页
     ·无线通信技术的比较第48-49页
     ·Zigbee技术的优势和应用第49-50页
   ·基于ZigBee协议的无线传感器网络的构建第50-54页
     ·ZigBee协议栈的构建第50-51页
     ·基于ZigBee技术网络构建的方法第51-52页
     ·ZigBee的网络地址分配机制第52页
     ·基于ZigBee技术无线传感器网络的构建第52-54页
   ·无线传感器网络硬件设计第54-57页
     ·数据处理模块第55页
     ·传感器模块第55-56页
     ·无线通信模块第56页
     ·电源模块第56页
     ·天线模块第56-57页
   ·本章小结第57-58页
4 无线传感器网络重心扫描定位改进算法的研究第58-79页
   ·引入无线传感器网络定位第58-60页
     ·传感器节点定位的基本概念第58-59页
     ·传感器节点定位需具备的条件第59页
     ·传感器网络节点定位基本术语第59-60页
   ·传感器网络定位算法第60-67页
     ·传感器网络节点定位计算的基本方法第60-62页
     ·传感器网络定位算法的分类第62-63页
     ·距离无关的定位算法原理第63-65页
     ·距离无关定位算法的比较第65-67页
   ·APIT定位算法性能改进的分析第67-69页
     ·PIT原理第67-68页
     ·APIT算法缺陷第68页
     ·APIT改进算法性能的比较第68-69页
   ·重心扫描定位算法第69-70页
     ·APIT测试理论的修正第69页
     ·重心扫描定位算法的实现第69-70页
   ·重心扫描定位算法的改进算法第70-74页
     ·提出改进重心扫描定位算法的原理第70-73页
     ·改进的重心扫描定位算法的基本思想第73页
     ·改进的重心扫描定位算法的实现第73-74页
   ·改进的重心扫描定位算法的仿真实现第74-78页
     ·仿真环境第74页
     ·定位误差的比较第74-77页
     ·定位误差和覆盖率的比较第77-78页
   ·本章小结第78-79页
5 无线传感器网络能量节约算法的研究第79-99页
   ·无线传感器能量模块第79-81页
     ·无线传感器能量模块的分析第79-80页
     ·无线传感器能量模块的具体分析要素第80-81页
   ·蚁群算法的引入第81-84页
     ·蚁群算法基本思想第81页
     ·蚁群算法模型第81-83页
     ·蚁群算法在无线传感器网络中应用第83-84页
   ·分簇路由协议的引入第84-87页
     ·路由协议的分类第84-85页
     ·分簇路由协议概念及特点第85-86页
     ·分簇路由协议的研究第86-87页
   ·基于蚁群能量分簇算法的构建第87-95页
     ·基于蚁群能量分簇算法的提出第87-88页
     ·ECBAC算法的设计思想第88-89页
     ·ECBAC算法能量的计算第89-90页
     ·ECBAC算法最佳簇头个数的计算第90-91页
     ·ECBAC算法簇头的确定和成簇半径的计算第91-94页
     ·ECBAC算法簇头间的数据传递第94-95页
   ·ECBAC算法仿真实现第95-98页
     ·仿真环境第95页
     ·仿真参数表第95页
     ·簇头能量消耗仿真第95-97页
     ·网络随时间变化的能量消耗仿真第97-98页
   ·本章小结第98-99页
结论第99-101页
参考文献第101-108页
攻读学位期间发表的学术论文第108-109页
致谢第109-110页

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