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题名基于CPSO-Elman神经网络矿井下可见光定位
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作者
高欣欣
王凤英
秦岭
胡晓莉
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机构
内蒙古科技大学信息工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024年第6期122-124,128,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62161041)
内蒙古关键技术攻关项目(2021GG0104)
内蒙自然科学基金资助项目(2022MS06012)。
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文摘
针对传统矿井下定位方法精度偏低问题,提出一种混沌粒子群优化(CPSO)Elman神经网络矿井下可见光定位系统。由于Elman神经网络在初始化时存在参数设置的随机性导致预测精度不高,采用CPSO算法优化Elman神经网络,选取适合的各层的初始权值和阈值,用于提高神经网络拓扑的稳定性。仿真结果表明:在3.6 m×3.6 m×3.6 m的环境里,本文所提的算法的平均定位误差达到3.70 cm,最大定位误差为26.54 cm,在实验阶段的平均定位误差为5.91 cm,最大定位误差为36.95 cm,能够满足煤矿井下定位需求。
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关键词
可见光
矿井下定位
混沌粒子群优化算法
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Keywords
visible light
undermine localization
chaotic particle swarm optimization(CPSO)algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN929.1
[电子电信—通信与信息系统]
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