作者：史明泉; 崔丽珍; 赫佳星煤矿井下定位广义回归神经网络粒子群优化算法
摘要：为进一步提高井下定位精度,本文提出一种基于粒子群算法-广义回归神经网络(PSO-GRNN)的煤矿井下定位算法。该算法利用广义回归神经网络(GRNN)建立井下定位模型,通过粒子群优化算法(PSO)寻找广义回归神经网络最优的平滑因子,降低人为调整的影响,提高定位精度。将信标节点接收到的信号强度(RSSI)值输入训练好的神经网络,神经网络的输出就是待测节点的坐标。仿真实验表明,PSO-GRNN模型相比未经优化的GRNN模型和BP模型,定位精度更高;相比BP模型,算法复杂度更低,效率更高,满足井下自适应定位要求。
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