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| 文档摘要: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3.6m×3.6m×3.6m的环境里,本文所提的算法的平均定位误差达到3.70cm,最大定位误差为26.54cm,在实验阶段的平均定位误差为5.91cm,最大定位误差为36.95cm,能够满足煤矿井下定位需求. 
 Abstract:Aimingatproblemoflowprecisionoftraditionalundergroundminepositioningmethods,achaoticparticleswarmoptimization(CPSO)Elmanneuralnetworkundergroundminevisiblelightpositioningsystemisproposed.DuetotherandomnessofparametersettingduringtheinitializationofElmanneuralnetwork,thepredictionprecisionisnothigh.CPSOalgorithmisusedtooptimizeElmanneuralnetwork,andtheappropriateinitialweightsandthresholdsofeachlayerareselectedtoimprovethestabilityofneuralnetworktopology.Thesimulationresultsshowthatintheenvironmentof3.6m×3.6m×3.6m,theaveragepositioningerroroftheproposedalgorithmis3.70cm,andthemaximumpositioningerroris26.54cm.Intheexperimentalstage,theaveragepositioningerroris5.91cm,andthemaximumpositioningerroris36.95cm,whichcanmeetthepositioningrequirementsofundergroundcoalmine.
 
 作者:高欣欣  王凤英  秦岭  胡晓莉Author:GAOXinxin  WANGFengying  QINLing  HUXiaoli
 作者单位:内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010
 刊名:传感器与微系统 ISTICPKU
 Journal:TransducerandMicrosystemTechnologies
 年,卷(期):2024, 43(6)
 分类号:TP391TN929.1
 关键词:可见光  矿井下定位  混沌粒子群优化算法
 Keywords:visiblelight  underminelocalization  chaoticparticleswarmoptimization(CPSO)algorithm
 机标分类号:TP389.1V446+.9TN925.93
 在线出版日期:2024年7月12日
 基金项目:国家自然科学基金,内蒙古关键技术攻关项目,内蒙自然科学基金资助项目基于CPSO-Elman神经网络矿井下可见光定位[
 期刊论文]  传感器与微系统--2024, 43(6)高欣欣  王凤英  秦岭  胡晓莉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...参考文献和引证文献
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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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