A self-adjusting parametric model for attenuation characteristics of WUSN signal
Notice bibliographique
Résumé
Wireless underground sensor networks (WUSNs) are gradually being applied to smart agriculture for soil information collection and monitoring of crop growth environments. WUSN can avoid the inconvenience caused by tillage and other machine operation activities on farmland and obtain multi-level and multi-dimensional parameters in the underground soil environment, which is crucial for soil moisture monitoring of crops. However, WUSN has no universally applicable transmission protocol standards in the field. Therefore, the research of different soil compositions on the placement of wireless sensor network nodes can provide scientific guidance to obtain soil moisture information of agricultural fields, which is important for the development of precision agriculture. In this paper, low-power WUSN nodes were designed, based on the modified Frisian transmission model and the complex refractive index Fresnel model. We proposed an adaptive optimization model and also proposed an improved genetic algorithm that automatically adjusts the fusion parameter according to soil and distance factors, making the prediction of signal attenuation under different soil components more accurate. We used the adaptive optimized model for signal prediction, comparing it with the modified Friis prediction model and the complex refractive index Fresnel prediction model. The results showed that the proposed adaptive optimization model with an automatic parameter is convenient to predict the signal attenuation, and the adaptive optimization model made the prediction error stay really low. To compare with other sensors in the soil environment, the temperature of the distributed fiber-optic temperature sensor was tested, which was predicted by the adaptive model. The result shows that the adaptive model is more favorable to the prediction of signal attenuation in WUSN than distributed fiber-optic temperature sensors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».