公开(公告)号：CN112784963A

公开(公告)日：2021-05-11

申请号：CN202110087963.X

申请日：2021-01-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘宇 ,  王伟伟 ,  路永乐 ,  刘茄鑫 ,  文丹丹 ,  黎人溥 ,  邹新海

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01C21/20 ,  G01S19/45

Abstract: 本发明请求保护一种基于模拟退火优化BP神经网络的室内外无缝定位方法，属于导航定位领域，具体包括以下步骤：首先建立基于BP神经网络的室内外无缝定位算法模型，其次根据建立的基于BP神经网络的室内外无缝定位算法模型，结合模拟退火算法，建立基于模拟退火优化BP神经网络的室内外无缝定位算法模型，然后利用采集好的样本对使用模拟退火优化后的BP神经网络模型进行训练，确定最优的权值和阈值，最后将训练好的基于模拟退火优化BP神经网络用于室内外无缝定位。实验结果表明，利用模拟退火优化BP神经网络的室内外无缝定位算法，其平均绝对误差比BP神经网络的降低了大约69％，定位精度比PDR定位的精度提高了约55.11％。

公开(公告)号：CN112784963B

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202110087963.X

申请日：2021-01-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘宇 ,  王伟伟 ,  路永乐 ,  刘茄鑫 ,  文丹丹 ,  黎人溥 ,  邹新海

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01C21/20 ,  G01S19/45

Abstract: 本发明请求保护一种基于模拟退火优化BP神经网络的室内外无缝定位方法，属于导航定位领域，具体包括以下步骤：首先建立基于BP神经网络的室内外无缝定位算法模型，其次根据建立的基于BP神经网络的室内外无缝定位算法模型，结合模拟退火算法，建立基于模拟退火优化BP神经网络的室内外无缝定位算法模型，然后利用采集好的样本对使用模拟退火优化后的BP神经网络模型进行训练，确定最优的权值和阈值，最后将训练好的基于模拟退火优化BP神经网络用于室内外无缝定位。实验结果表明，利用模拟退火优化BP神经网络的室内外无缝定位算法，其平均绝对误差比BP神经网络的降低了大约69％，定位精度比PDR定位的精度提高了约55.11％。