【摘 要】
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针对传统的测距定位模型容易受到外部因素的干扰,故而降低了定位精度的问题,提出自适应遗传算法广义传播神经网络模型(AGA⁃GRNN)。引入自适应遗传算法(AGA)用于优化广义回归
【基金项目】
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国家自然科学基金(61171058)
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针对传统的测距定位模型容易受到外部因素的干扰,故而降低了定位精度的问题,提出自适应遗传算法广义传播神经网络模型(AGA⁃GRNN)。引入自适应遗传算法(AGA)用于优化广义回归神经网络(GRNN)的参数,通过AGA⁃GRNN构建无线信号强度(RSSI)与目标位置之间的关系进行定位,利用对应的映射关系判断目标位置。仿真结果表明,该算法在15 m×15 m×5 m范围内的平均定位误差为26.2 cm。与GRNN及BP相比,计算精度分别提高了45.4%和53.6%。同时将AGA优化GRNN三
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