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题名基于约束粒子群优化的海底地形辅助惯性导航定位方法
被引量：8
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作者
周玲
程向红
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机构
东南大学仪器科学与工程学院微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室
运城学院物理与电子工程系
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出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期369-372,384,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61374215)
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文摘
针对水下自主航行器长时间航行后惯性导航系统位置误差积累的问题,提出一种关于约束粒子群优化的海底地形辅助惯性导航定位方法。通过在等值域内进行粒子群初始化,改善粒子"早熟"问题。采用惯性导航和水深测量序列计算相邻测量点水平距离、航迹水平转向角和水深变化量三个匹配参数,同时利用待匹配航迹上的粒子群计算以上三个参数,将航迹水平转向角和水深变化量转换为各自等效的水平相对距离,最后采用对应于相同匹配参数的等效水平相对距离的平均绝对差之和构建适应度函数,采用约束粒子群优化进行地形匹配,辅助惯导系统准确定位。通过某海图内海底地形匹配进行仿真实验,结果表明当航行器初始位置误差较大时:在地形变化明显区,ICCP的定位精度为200 m,约束粒子群优化的定位精度提高到20 m以内;在地形变化平坦区,ICCP无法有效定位的情况下,约束粒子群优化的定位精度约为250 m。
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关键词
地形匹配
约束粒子群优化
地形辅助导航
水下地形导航
水下自主航行器
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Keywords
terrain matching
constrained particle swarm optimization
terrain-aided navigation
underwater terrain navigation
autonomous underwater vehicle
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分类号
U666.1
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名基于随机森林MOPSO的城市最优资本结构分析
被引量：1
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作者
李燕燕
杨昊天
曾玙璠
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机构
郑州大学商学院
郑州大学产业技术研究院电气工程学院
英国利物浦大学数学科学系
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出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2019年第4期80-85,共6页
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基金
国家社科基金资助项目(17BJY050)
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文摘
城市资本结构是一个受到多因素交互影响的复杂问题.试图基于随机森林多目标粒子群算法构建多目标多因素影响下的城市最优资本结构模型,对城市资本结构状况进行剖析.首先利用随机森林的拟合回归特性对历史数据进行拟合,从中找到历史数据特征之间的关系.随后采用多目标粒子群约束优化算法,根据已有的关系特征去寻找使目标同时达到最好效果的特征值,再根据这些效果最好的特征值从历史数据中寻找相关性最高的数据,从而分析出资本结构配置相对较优的城市以及年份.通过不断学习这些较优的结构配置,可以对各个城市的发展起到良好的借鉴作用.
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关键词
随机森林
多目标粒子群约束优化算法
城市资本结构配置
拟合回归
相关性
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Keywords
random forest
multi-objective particle swarm optimization algorithm
urban capital structure allocation
fitting regression
correlation
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分类号
F290
[经济管理—国民经济]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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