排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
在研究现有定位算法的基础上，针对基于接收信号强度指示(RSSI)定位模型中的参数易受环境影响等问题，提出了一种新型的粒子群优化(PSO)算法与后向传播（BP）神经网络相结合的算法。BP网络算法权值的修正依赖于非线性梯度值，易形成局部极值，同时学习次数较多，需先通过粒子群算法进行优化。为了提高定位精度，首先采用速度常量法滤波处理，然后通过改进的混合优化算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化，并分析算法的性能。试验中隐层节点个数采用试错法，从12到19变化，以确定合适数目。实验结果表明，与一般加权算法和传统BP算法相比，改进的混合优化算法可大幅改善测距误差对定位误差的影响，同时可使25 m内最小定位误差小于0.27m 相似文献
1