为降低异构无线传感器网络中冗余数据传输数量，设计一种基于狮群算法改进的极限学习机数据融合算法。针对草莓种植园实时监测数据的时间相关性，将双簇首分簇机制与LSO-ELM时间序列预测模型结合，对初始数据序列进行三次指数平滑和归一化的预处理，使用输出的预测值代替真实值，避免冗余数据的传输。仿真结果表明，双簇首机制可以均衡网络的通信负担，算法能够有效地降低网络中冗余数据的发送，保证数据准确性，延长网络生命周期。
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