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基于PSO-GRNN神经网络的煤矿井下定位算法研究
引用本文:史明泉,崔丽珍,赫佳星.基于PSO-GRNN神经网络的煤矿井下定位算法研究[J].中国矿业,2020,29(2).
作者姓名:史明泉  崔丽珍  赫佳星
作者单位:内蒙古科技大学 信息工程学院,内蒙古科技大学 信息工程学院,内蒙古科技大学 信息工程学院
基金项目:国家自然科学(61761038);内蒙古自治区科技计划项目(201502013-1);内蒙古自治区自然(2015MS0623)。
摘    要:为进一步提高井下定位精度,本文提出一种基于粒子群算法-广义回归神经网络(PSO-GRNN)的煤矿井下定位算法。该算法利用广义回归神经网络(GRNN)建立井下定位模型,通过粒子群优化算法(PSO)寻找广义回归神经网络最优的平滑因子,降低人为调整的影响,提高定位精度。将信标节点接收到的信号强度(RSSI)值输入训练好的神经网络,神经网络的输出就是待测节点的坐标。仿真实验表明,PSOGRNN模型相比未经优化的GRNN模型和BP模型,定位精度更高;相比BP模型,算法复杂度更低,效率更高,满足井下自适应定位要求。

关 键 词:定位  煤矿井下  广义回归神经网络  粒子群优化算法
收稿时间:2019/5/6 0:00:00
修稿时间:2020/2/18 0:00:00

Underground positioning algorithm based on PSO-GRNN neural network
SHI Mingquan,CUI Lizhen and HE Jiaxing.Underground positioning algorithm based on PSO-GRNN neural network[J].China Mining Magazine,2020,29(2).
Authors:SHI Mingquan  CUI Lizhen and HE Jiaxing
Affiliation:School of Information Engineering,Inner Mongolia University of Science Technology,School of Information Engineering,Inner Mongolia University of Science Technology,School of Information Engineering,Inner Mongolia University of Science Technology
Abstract:
Keywords:underground environment  underground positioning  generalized regression neural network  particle swarm optimization algorithm
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