混沌微粒群优化BP神经网络算法在城市有轨电车定位中的应用

发布时间：2017-07-18 10:12

  本文关键词：混沌微粒群优化BP神经网络算法在城市有轨电车定位中的应用

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【摘要】：针对城市有轨电车GPS/RFID组合定位因加入RFID定位方式影响定位精度的问题,基于CPSO算法优化权值的良好性能和BP神经网络的泛化能力,提出一种新的组合算法,对城市有轨电车GPS/RFID组合定位中滤波器的输出进行调整,并通过实例分析组合算法的收敛性和可行性。仿真结果表明,经CPSO算法优化的BP神经网络,其均方误差收敛速度快,网络输出值精度等级高,在提高城市有轨电车定位精度方面,比BP神经网络及经PSO算法优化的BP神经网络更具优越性,使城市有轨电车定位系统的定位精度得到有效改善。
【作者单位】： 兰州交通大学自动化与电气工程学院;
【关键词】： 城市有轨电车 GPS/RFID组合定位 CPSO BP神经网络 定位精度
【基金】：甘肃省自然科学基金(1310RJZA046)
【分类号】：U492.433
【正文快照】： 城市有轨电车在高楼区、高架桥下等地采用GPS/RFID组合定位方式[1-2]。在GPS绝对定位方式的基础上加入RFID相对定位方式后,经卡尔曼滤波器进行数据融合输出的定位结果精度较差。针对该问题,文献[3]提出一种用BP神经网络作为前馈环节辅助卡尔曼滤波器,在数据联合解算过程中采用

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本文编号：557194