煤矿井下自适应定位：PSO-BP神经网络算法

"基于PSO-BP神经网络的煤矿井下自适应定位算法" 本文提出了一种结合粒子群优化（PSO）与反向传播（BP）神经网络的自适应定位算法，专门针对煤矿井下的复杂环境。传统的基于测距模型的定位方法在煤矿井下环境中常常受到干扰，导致测距误差较大。因此，文章选择了更为适应这种环境的指纹匹配定位模型。 指纹匹配定位模型依赖于预先收集的环境特征信息，但在强时变性的煤矿井下环境中，实时采集的指纹信息与离线构建的静态指纹数据库可能存在较大的匹配误差。为解决这个问题，文章采用了信标节点作为校准节点，以此来反映环境变化，避免增加额外的硬件成本。同时，通过动态补偿法实时修正目标节点的指纹数据，提高了指纹匹配的自适应性。 在匹配定位阶段，PSO算法被用来优化BP神经网络的权重，加快了神经网络的收敛速度和学习效率。PSO-BP神经网络的结合使得定位算法能够更快地适应环境变化，提升了定位精度。实验结果证实了该算法在随时间变化的煤矿井下环境中的优越性能，满足了井下自适应定位的需求。 文章是多项基金项目的成果，包括国家自然科学基金项目、内蒙古自治区科技计划项目和内蒙古自治区自然基金项目。作者崔丽珍等对无线传感器网络有深入研究，他们在《工矿自动化》期刊上发表了这篇论文，详细阐述了该定位算法的原理、实现方法及其效果。 引用格式遵循了标准的学术规范，提供了完整的文献引用信息，便于后续的研究者查阅和引用。整个研究工作展示了在煤矿井下环境下，利用智能算法改善定位技术的有效性和实用性，对于提升煤矿安全和作业效率具有重要意义。