With the exponential expansion of the number of Internet of Things (IoT) devices, many state-of-the-art communication technologies are being developed to use the lowerpower but extensively deployed devices. Due to the limits of pure channel characteristics, most protocols cannot allow an IoT network to be simultaneously large-scale and energy-efficient, especially in hybrid architectures. However, different from the original intention to pursue faster and broader connectivity, the daily operation of IoT devices only requires stable and low-cost links. Thus, our design goal is to develop a comprehensive solution for intelligent green IoT networking to satisfy the modern requirements through a data-driven mechanism, so that the IoT networks use computational intelligence to realize self-regulation of composition, size minimization, and throughput optimization. To the best of our knowledge, this study is the first to use the green protocols of LoRa and ZigBee to establish an ad hoc network and solve the problem of energy efficiency. First, we propose a unique initialization mechanism that automatically schedules node clustering and throughput optimization. Then, each device executes a procedure to manage its own energy consumption to optimize switching in and out of sleep mode, which relies on AI-controlled service usage habit prediction to learn the future usage trend. Finally, our new theory is corroborated through real-world deployment and numerical comparisons. We believe that our new type of network organization and control system could improve the performance of all green-oriented IoT services and even change human lifestyle habits.

中文翻译：

---

为绿色物联网启用计算智能：LPWA 网络中的数据驱动适应

随着物联网 (IoT) 设备数量呈指数级增长，正在开发许多最先进的通信技术以使用低功耗但广泛部署的设备。由于纯信道特性的限制，大多数协议无法同时实现物联网网络的大规模和节能，尤其是在混合架构中。然而，与追求更快更广连接的初衷不同，物联网设备的日常运行只需要稳定且低成本的链路。因此，我们的设计目标是通过数据驱动的机制开发满足现代需求的智能绿色物联网综合解决方案，使物联网网络利用计算智能实现组成的自我调节、尺寸最小化、和吞吐量优化。据我们所知，本研究首次使用 LoRa 和 ZigBee 的绿色协议建立 ad hoc 网络并解决能效问题。首先，我们提出了一种独特的初始化机制，可以自动调度节点集群和吞吐量优化。然后，每个设备执行一个程序来管理自己的能耗以优化进入和退出睡眠模式，这依赖于人工智能控制的服务使用习惯预测来了解未来的使用趋势。最后，我们的新理论通过实际部署和数值比较得到证实。我们相信，我们新型的网络组织和控制系统可以提高所有面向绿色的物联网服务的性能，甚至改变人类的生活习惯。据我们所知，本研究首次使用 LoRa 和 ZigBee 的绿色协议建立 ad hoc 网络并解决能效问题。首先，我们提出了一种独特的初始化机制，可以自动调度节点集群和吞吐量优化。然后，每个设备执行一个程序来管理自己的能耗以优化进入和退出睡眠模式，这依赖于人工智能控制的服务使用习惯预测来了解未来的使用趋势。最后，我们的新理论通过实际部署和数值比较得到证实。我们相信，我们新型的网络组织和控制系统可以提高所有面向绿色的物联网服务的性能，甚至改变人类的生活习惯。据我们所知，本研究首次使用 LoRa 和 ZigBee 的绿色协议建立 ad hoc 网络并解决能效问题。首先，我们提出了一种独特的初始化机制，可以自动调度节点集群和吞吐量优化。然后，每个设备执行一个程序来管理自己的能耗以优化进入和退出睡眠模式，这依赖于人工智能控制的服务使用习惯预测来了解未来的使用趋势。最后，我们的新理论通过实际部署和数值比较得到证实。我们相信，我们新型的网络组织和控制系统可以提高所有面向绿色的物联网服务的性能，甚至改变人类的生活习惯。本研究首次使用LoRa和ZigBee的绿色协议建立ad hoc网络，解决能效问题。首先，我们提出了一种独特的初始化机制，可以自动调度节点集群和吞吐量优化。然后，每个设备执行一个程序来管理自己的能耗以优化进入和退出睡眠模式，这依赖于人工智能控制的服务使用习惯预测来了解未来的使用趋势。最后，我们的新理论通过实际部署和数值比较得到证实。我们相信，我们新型的网络组织和控制系统可以提高所有面向绿色的物联网服务的性能，甚至改变人类的生活习惯。本研究首次使用LoRa和ZigBee的绿色协议建立ad hoc网络，解决能效问题。首先，我们提出了一种独特的初始化机制，可以自动调度节点集群和吞吐量优化。然后，每个设备执行一个程序来管理自己的能耗以优化进入和退出睡眠模式，这依赖于人工智能控制的服务使用习惯预测来了解未来的使用趋势。最后，我们的新理论通过实际部署和数值比较得到证实。我们相信，我们新型的网络组织和控制系统可以提高所有面向绿色的物联网服务的性能，甚至改变人类的生活习惯。我们提出了一种独特的初始化机制，可以自动调度节点集群和吞吐量优化。然后，每个设备执行一个程序来管理自己的能耗以优化进入和退出睡眠模式，这依赖于人工智能控制的服务使用习惯预测来了解未来的使用趋势。最后，我们的新理论通过实际部署和数值比较得到证实。我们相信，我们新型的网络组织和控制系统可以提高所有面向绿色的物联网服务的性能，甚至改变人类的生活习惯。我们提出了一种独特的初始化机制，可以自动调度节点集群和吞吐量优化。然后，每个设备执行一个程序来管理自己的能耗以优化进入和退出睡眠模式，这依赖于人工智能控制的服务使用习惯预测来了解未来的使用趋势。最后，我们的新理论通过实际部署和数值比较得到证实。我们相信，我们新型的网络组织和控制系统可以提高所有面向绿色的物联网服务的性能，甚至改变人类的生活习惯。它依靠人工智能控制的服务使用习惯预测来了解未来的使用趋势。最后，我们的新理论通过实际部署和数值比较得到证实。我们相信，我们新型的网络组织和控制系统可以提高所有面向绿色的物联网服务的性能，甚至改变人类的生活习惯。它依靠人工智能控制的服务使用习惯预测来了解未来的使用趋势。最后，我们的新理论通过实际部署和数值比较得到证实。我们相信，我们新型的网络组织和控制系统可以提高所有面向绿色的物联网服务的性能，甚至改变人类的生活习惯。