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

• 作者: 牛彦霞 米根锁 罗淼
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 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
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 铁道通信信号
• 页码范围: 67-72
• 页数: 6页
• 分类号: U482.1
• 字数: 4051字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2015.06.010

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	米根锁	兰州交通大学自动化与电气工程学院	74	460	12.0	18.0
2	牛彦霞	兰州交通大学自动化与电气工程学院	2	15	2.0	2.0
3	罗淼	兰州交通大学自动化与电气工程学院	6	36	4.0	6.0