【摘 要】
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针对井下人员定位系统定位精度较低,不能满足智慧煤矿的需求,提出一种基于混沌粒子群算法优化Elman神经网络的井下人员无线定位方法。该定位方法首先在井下巷道无线网络环境
【机 构】
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贵州工业职业技术学院电子与信息工程学院,中南大学自动化学院,贵州大学大数据与信息工程学院
【基金项目】
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贵州省科技厅联合基金项目(LH字[2016]7069),贵州省教育厅教育科学规划课题项目(2019B212),贵州工业职业技术学院校级科研项目(2018ZK01,2019ZK03)
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针对井下人员定位系统定位精度较低,不能满足智慧煤矿的需求,提出一种基于混沌粒子群算法优化Elman神经网络的井下人员无线定位方法。该定位方法首先在井下巷道无线网络环境中,利用无线终端采集一定数量的样本点指纹数据库。其次初始化Elman神经网络,利用混沌粒子群优化算法对神经网络权值和自连接反馈增益因子寻优。再次用指纹数据库对优化过的Elman神经网络进行训练和测试,建立神经网络定位算法模型。最后通过无线终端采集定位点的指纹数据,由神经网络定位算法模型进行实时定位。经试验表明,该井下人员无线定位方法平均定位误
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