[发明专利]一种室内位置的反向传播神经网络概率密度预测方法有效
| 申请号： | 202110985511.3 | 申请日： | 2021-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN113822415B | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 费蓉;郭与番;李军怀;李爱民;张宽;杨璐 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/047 | 分类号： | G06N3/047;G06N3/06;G06N3/084;H04W4/029;H04W4/33 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 王敏强 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种室内位置的反向传播神经网络概率密度预测方法，首先选取多层室内结构的正方形测试区域作为试验场地，以矩形网格形式共选取n*n个标准参考点，在试验场地的四角分别设置RSSI信号发射器，将选取的标准参考点测得的RSSI值和角度值两类数据汇总到同一标准数据集；将测得的标准数据集进行归一化处理；将处理后的标准数据集按照7:3划分为训练集和测试集；改进并分析传统的反向传播神经网络模型，最终得到改进后的BPNN模型；最后得到参考标准点的累积误差分布函数和概率密度函数。本发明解决了不同环境下的室内位置数据存在的分布情况模拟不好及其概率计算误差较大的问题，提高了室内定位精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 室内 位置 反向 传播 神经网络 概率 密度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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