基于模糊神经网络的能效网络选择算法

资 源 简 介

基于模糊神经网络的能效网络选择算法

详 情 说 明

在无线通信网络中，终端设备常常面临多个可用网络的切换决策问题。基于模糊神经网络的能效网络选择算法通过智能融合环境参数与用户需求，实现动态优化的网络切换策略。

核心逻辑分为三阶段： 多维度参数输入 算法实时采集终端应用的能耗特征（如数据传输量、延迟敏感度）、网络信号强度（RSSI）以及可用带宽作为输入层。这些参数通过模糊化处理，转化为“低/中/高”等语义变量，解决传统阈值法难以处理的边界不确定性。

模糊推理与神经网络决策 模糊规则库（如“若信号强度高且带宽充足，则优先选择WiFi”）与神经网络结合，通过训练数据自适应调整规则权重。隐含层采用反向传播算法优化，使输出层的能效评分同时反映网络质量与能耗成本。

动态选择与反馈机制 输出结果为各候选网络的综合能效评分，终端根据最高分触发切换。系统持续收集实际能耗数据，闭环更新模糊隶属函数和神经网络参数，适配移动场景下的信号波动。

该算法优势在于： 模糊逻辑处理非线性的信号强度与带宽关系 神经网络从历史数据学习用户偏好（如视频流应用更倾向高带宽） 能效模型避免单纯追求信号强度导致的频繁切换能耗

典型应用场景包括5G/WiFi无缝切换、物联网设备节能接入等，其混合智能特性比传统RSSI或吞吐量单一指标算法提升约30%的能源利用率。