一种基于Mesh的拓扑优化智能水表优化方法及优化系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于Mesh的拓扑优化智能水表优化方法及优化系统，包括：STEP1:数据预处理计算物联网水表系统中各节点的特征；例如位置坐标、通信距离、信号强度；一、强大的拓扑优化能力：本发明专利技术通过K

【技术实现步骤摘要】
一种基于Mesh的拓扑优化智能水表优化方法及优化系统


[0001]本专利技术涉及物联网水表
，特别涉及一种基于Mesh的拓扑优化智能水表优化方法及优化系统。

技术介绍

[0002]物联网(IoT)是指通过互联网连接和通信的各种物理设备、传感器、软件和网络基础设施，以实现数据交换和远程控制的网络。在物联网领域中，水表拓扑技术是一种用于组织和管理水表设备之间连接关系的技术。
[0003]水表拓扑技术涉及将水表设备连接到一个网络中，使其能够与其他设备和系统进行通信和数据交换。它可以包括多种连接方式，如有线连接(如以太网)、Wi
‑
Fi、蓝牙、无线传感器网络等。通过水表拓扑技术，水表可以实时地将水量读数、使用情况和其他相关数据传输到中央管理系统或云平台，实现远程监控和管理。
[0004]水表拓扑技术的意义在于提供了对水资源的更加高效和智能的管理：
[0005](1)远程监控和管理：水表拓扑技术使水表设备能够实时传输数据，允许水务公司或相关部门远程监控和管理水表，而无需实地访问每个水表。这可以节省时间和人力资源，并提高管理效率。
[0006](2)水资源优化：通过水表拓扑技术，可以收集和分析大量的水表数据，包括用水量、用水模式等。这些数据可以帮助水务公司或用户了解用水情况，发现异常或浪费，从而采取相应的措施进行优化和节约。
[0007](3)漏水检测和快速响应：水表拓扑技术可以通过实时监测用水量和用水模式来检测潜在的漏水问题。一旦检测到异常，系统可以立即发出警报，使水务公司或用户能够迅速采取措施修复漏水，减少损失。
[0008](4)账单准确性和自动化：水表拓扑技术可以消除传统人工读表的过程，通过自动采集数据并将其传输到中央系统，实现自动化计费。这提高了账单的准确性，并节省了人工录入数据的时间和努力。
[0009]总的来说，水表拓扑技术在物联网领域中具有重要意义，它使水资源管理更加智能化、高效化和可持续化，有助于提高用水效率、减少浪费，并改善对水资源的监控和管理能力。
[0010]但是，经过专利技术人长期工作与研究发现，传统技术中存在如下的技术问题亟需解决：
[0011](1)静态拓扑结构：传统物联网拓扑技术通常采用静态的拓扑结构，节点间的连接关系在部署阶段确定，并且很少进行动态调整。这种静态拓扑结构无法适应节点变化、环境变化或网络负载变化的情况，导致通信效率和网络性能受限。
[0012](2)缺乏优化：传统的物联网拓扑技术缺乏针对节点间通信路径的优化算法。节点之间的通信路径往往是基于固定的路由协议，不考虑节点特征和动态变化的因素。这导致了通信路径的冗余和不必要的能耗，影响了网络的效率和能耗。
[0013](3)通信成本高：传统技术在大规模物联网应用中通常采用集中式通信方式，即所有节点都与中心节点直接通信。这种方式会导致网络中心节点的负载过重，通信成本较高，并且容易造成网络拥塞和单点故障。
[0014](4)节点能耗不均衡：传统技术中的节点通常具有相同的通信负载，无法根据节点的剩余能量和通信距离进行动态调整。这会导致一些节点能耗过快，而其他节点能耗较低，降低了网络的稳定性和可靠性。
[0015](5)网络扩展性受限：传统的物联网拓扑技术在网络扩展方面存在一定的限制。由于节点连接关系固定，当需要增加新的节点时，必须重新规划和部署整个网络，增加了管理和维护的复杂性。
[0016]为此，提出一种基于Mesh的拓扑优化智能水表优化方法及优化系统。

技术实现思路

[0017]有鉴于此，本专利技术实施例希望提供一种基于Mesh的拓扑优化智能水表优化方法及优化系统，以解决或缓解现有技术中存在的技术问题，至少提供一种有益的选择；
[0018]本专利技术实施例的技术方案是这样实现的：
[0019]第一方面
[0020]一种基于Mesh的拓扑优化智能水表优化方法，包括：
[0021]STEP1:数据预处理计算物联网水表系统中各节点的特征；例如位置坐标、通信距离、信号强度、节点剩余能量；将这些特征作为输入数据，用于K
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means聚类和最短路径计算；
[0022]STEP2:K
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means聚类选择合适的K值，即聚类的数量；使用K
‑
means算法对节点进行聚类；算法流程如下：
[0023]2.1、随机选择K个节点作为初始聚类中心；
[0024]2.2、对于剩余的每个节点，计算其与各个聚类中心的距离，将节点划分到距离最近的聚类中心所在的簇；
[0025]2.3、更新每个簇的聚类中心，使其成为簇内所有节点特征的平均值；
[0026]重复2.2和2.3，直到聚类中心的变化小于给定阈值或达到最大迭代次数。
[0027]STEP2:K
‑
means聚类：
[0028]设X为所有节点特征数据集，C为聚类中心集合；K
‑
means算法的迭代过程中需要计算节点到聚类中心的距离，并更新聚类中心；
[0029]距离计算公式(欧几里得距离)：
[0030]d(x,c)＝sqrt(∑(x_i
‑
c_i)^2)(对于所有i)
[0031]聚类中心更新公式：c_j＝(∑x_k)/n(对于属于簇j的所有节点x_k)。
[0032]STEP3:局部拓扑优化在每个聚类内部，基于图论的最短路径算法进行拓扑优化；采用Dijkstra算法结合动态权重调整策略；
[0033]在每个聚类内部，使用基于图论的最短路径算法(Dijkstra算法)进行拓扑优化；设G(V,E)为图，w(u,v)为边(u,v)的权重；
[0034]Dijkstra算法的更新公式：
[0035]v.d＝min(v.d,u.d+w(u,v))(对于与节点u相邻的所有节点v)。
[0036]STEP4:全局拓扑优化在全局范围内，将每个聚类视为一个超级节点，并为各个超级节点之间分配权重；然后，使用最短路径算法计算超级节点之间的最优通信路径；在全局范围内，使用最短路径算法计算超级节点之间的最优通信路径，算法等同于STEP3。
[0037]STEP5:数据传输与优化在数据传输过程中，根据局部和全局的最短路径信息动态调整数据包的转发路径；这有助于降低通信成本和能耗，提高网络稳定性。
[0038]STEP6:动态调整与优化监控网络状态和节点状态，如节点失效、通信质量变化等；当检测到网络环境发生变化时，重新执行步骤1
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5，以实现动态拓扑优化和聚类调整。
[0039]在上述的实施方式中，该基于Mesh的拓扑优化智能水表优化方法的实施方式包括以下步骤：
[0040]首先，进行数据预处理，计算物联网水表系统中各节点的特征，包括位置坐标、通信距离、信号强度和节点剩余能量等。将这些特征作为输入数据，用于K
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mean本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Mesh的拓扑优化智能水表优化方法及优化系统，其特征在于，包括：STEP1:数据预处理计算物联网水表系统中各节点的特征；STEP2:K
‑
means聚类选择合适的K值，；使用K
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means算法对物联网水表系统的节点进行聚类；STEP3:局部拓扑优化在每个聚类内部，基于图论的最短路径进行拓扑优化；STEP4:全局拓扑优化在全局范围内，将每个聚类视为一个超级节点，并为各个超级节点之间分配权重；STEP5:数据传输与优化在数据传输过程中，根据局部和全局的最短路径信息动态调整数据包的转发路径。2.根据权利要求1所述的优化方法，其特征在于：在STEP2中：聚类流程如下：2.1、随机选择K个节点作为初始聚类中心；2.2、对于剩余的每个节点，计算其与各个聚类中心的距离，将节点划分到距离最近的聚类中心所在的簇；2.3、更新每个簇的聚类中心，使其成为簇内所有节点特征的平均值；重复2.2和2.3，直到聚类中心的变化小于给定阈值或达到最大迭代次数。3.根据权利要求2所述的优化方法，其特征在于：STEP2:K
‑
means聚类：设X为所有节点特征数据集，C为聚类中心集合；K
‑
means算法的迭代过程中需要计算节点到聚类中心的距离，并更新聚类中心；距离计算公式：d(x,c)＝sqrt(∑(x_i
‑
c_i)^2)聚类中心更新公式：c_j＝(∑x_k)/n。4.根据权利要求2所述的优化方法，其特征在于：STEP3:局部拓扑优化：在每个聚类内部，使用基于图论的最短路径算法进行拓扑优化；设G(V,E)为图，w(u,v)为边(u,v)...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹献炜，常兴智，王再望，党政军，谭忠，纳晓文，林福平，
申请(专利权)人：张青，
类型：发明
国别省市：