基于物联网WSN的序列指数牛顿元启发算法优化1D CNN肥料预测模型研究

为解决物联网无线传感器网络(WSN)中肥料精准预测的难题，研究人员创新性地提出融合序列指数加权移动平均(SEWMA)与牛顿元启发算法(NMA)的SExpNMA优化框架，通过1D CNN模型实现肥料需求预测。该研究在数据预处理阶段采用特征融合与BiLSTM关联分析，最终模型准确率达94.5%，灵敏度94.8%，为智慧农业提供了高效的决策支持工具。

　　

在全球粮食安全面临气候变化的严峻挑战下，传统农业正遭遇土壤养分失衡、灌溉效率低下等瓶颈问题。据研究显示，不当施肥导致全球约40%农田出现板结现象，而物联网(IoT)技术在农业领域的应用为解决这一难题提供了新思路。然而，现有无线传感器网络(WSN)存在能耗高、预测模型精度不足等缺陷，特别是在处理土壤多参数时序数据时，传统机器学习方法往往难以捕捉复杂非线性关系。

针对这些技术痛点，来自未知机构的研究团队在《Computational Biology and Chemistry》发表创新成果，开发出基于序列指数牛顿元启发算法(SExpNMA)优化的1D卷积神经网络(CNN)预测系统。该研究首先构建物联网WSN仿真环境，通过整合牛顿元启发算法(NMA)与序列指数加权移动平均(SEWMA)形成新型SExpNMA算法，用于优化网络簇头(CH)选择和数据路由。在数据处理阶段，采用双向长短期记忆网络(BiLSTM)进行特征关联分析，最终由1D CNN实现肥料需求预测。

关键技术包括：1) 建立含y个簇的WSN网络模型，数学表示为A={A₁,A₂,...,A_z,...A_y}；2) 开发SExpNMA算法整合NMA的梯度优化与SEWMA的时序加权特性；3) 采用BiLSTM进行特征融合；4) 构建1D CNN分类器，其卷积核专门设计用于处理土壤参数时序数据。

IoT系统模型
研究构建的WSN网络包含w个传感器节点(B={B₁,B₂,...,B_x,...B_w})，通过SExpNMA实现能量最优的簇头选择。数学建模显示该算法能有效降低节点通信能耗，延长网络生命周期达30%。

SExpNMA-1D CNN框架
创新性地将肥料预测转化为时序分类问题。数据预处理阶段通过Z-score标准化消除量纲影响，并采用SMOTE算法进行数据增强。特征融合阶段利用BiLSTM提取的时序特征与皮尔逊相关系数筛选的特征进行拼接，显著提升特征表达能力。

实验结果
在相同实验条件下，SExpNMA-1D CNN模型以94.5%的准确率显著优于对照模型。特异性达94.2%，表明对非需肥状态的识别能力突出；灵敏度94.8%则验证了对真实需肥情况的捕获能力。能量消耗分析显示，优化后的路由方案使节点平均工作时间延长2.3倍。

该研究的突破性在于：首次将元启发算法与深度学习有机结合应用于农业预测领域。SExpNMA算法通过引入指数加权机制，有效解决了传统优化算法在动态环境中收敛速度慢的问题。1D CNN的局部感知特性与BiLSTM的时序建模能力形成互补，为处理土壤多源异构数据提供了新范式。研究不仅为精准施肥提供了可靠的技术方案，其提出的WSN能量优化框架也可推广至其他农业物联网应用场景。作者A. Lenin Fred和Herlin L T在讨论部分指出，未来研究将探索模型在跨作物种类、跨气候区域的泛化能力，并进一步优化算法在边缘计算设备上的部署效率。