[发明专利]一种基于CNN-BP神经网络的GPS定位方法

摘要

本发明涉及一种基于CNN‑BP神经网络的GPS定位方法，包括下列步骤：构建GPS数据集；搭建CNN‑BP神经网络预测模型：CNN‑BP神经网络预测模型包括五个部分，分别是输入层，卷积层，池化层，BP神经网络层，输出层；输入层，包括GPS位置、速度和卫星信息形成3×3的输入矩阵，GPS位置包括GPS经度，纬度和高度信息，速度包括加速度，角速度和速度信息，卫星信息包括卫星数量、精度和卫星时间信息；输入矩阵经过了卷积层处理后进入用于进行特征降维的池化层，获得优化特征值；经过池化层得到的优化特征值作为输入，输入到全连接的BP神经网络层进行特征拟合；之后经过输出层输出GPS预测结果，包括GPS的经度，纬度和高度。