為進(jìn)一步提高井下定位精度,本文提出一種基于粒子群算法-廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PSO-GRNN)的煤礦井下定位算法。該算法利用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)建立井下定位模型,通過(guò)粒子群優(yōu)化算法(PSO)尋找廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)的平滑因子,降低人為調(diào)整的影響,提高定位精度。將信標(biāo)節(jié)點(diǎn)接收到的信號(hào)強(qiáng)度(RSSI)值輸入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出就是待測(cè)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,PSOGRNN模型相比未經(jīng)優(yōu)化的GRNN模型和BP模型,定位精度更高;相比BP模型,算法復(fù)雜度更低,效率更高,滿足井下自適應(yīng)定位要求。

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【文章目錄】：
1 GRNN算法和PSO算法
    1.1 GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    1.2 PSO優(yōu)化算法
2 基于PSO-GRNN的井下定位算法
    2.1 PSO-GRNN的井下定位基本方案
    2.2 PSO-GRNN算法的實(shí)現(xiàn)
3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
    3.1 PSO-GRNN與GRNN、BP網(wǎng)絡(luò)的定位效果比較
    3.2 PSO-GRNN與GRNN、BP網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行效率
4 結(jié)語(yǔ)



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