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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