混沌粒子群优化神经网络：井下人员无线定位新方法

"该研究探讨了一种基于混沌粒子群优化神经网络的井下人员无线定位方法，旨在提高矿井人员定位系统的精度，满足智能煤矿的需求。通过采用混沌粒子群优化算法来改进Elman神经网络，收集无线终端在不同位置的样本指纹数据库，以此提升定位效果。" 文章详细介绍了如何利用混沌粒子群优化算法来改善神经网络，特别是针对井下人员无线定位的问题。在智能煤矿领域，精确的人员定位系统至关重要，然而现有的定位系统精度较低，无法满足实际需求。为此，研究人员提出了一种新的无线定位方法，结合了Elman神经网络和混沌粒子群优化算法。 Elman神经网络是一种具有反馈连接的递归神经网络，能够处理时间序列问题并记忆过去的状态。在井下人员定位中，由于信号传播的复杂性和环境的多变性，单纯使用传统的定位算法可能会导致定位误差。混沌粒子群优化算法则是一种借鉴自然界群体行为的全局优化算法，它能有效地探索解决方案空间，找到全局最优解，从而提高定位精度。 在该研究中，首先通过无线终端在不同地下位置收集大量样本数据，构建指纹数据库。这些数据包含了特定地点的无线信号强度特征，是定位的关键依据。然后，将混沌理论引入到粒子群优化算法中，通过混沌运动增强粒子的全局搜索能力，使得粒子能在更广阔的搜索空间内找到最优解。最后，优化后的神经网络模型用于处理这些指纹数据，以确定人员的实际位置。 通过混沌粒子群优化的Elman神经网络，该方法可以更准确地识别出井下人员的位置，降低了定位误差，提高了系统的可靠性。此外，由于采用了自适应学习策略，该方法对环境变化具有一定的鲁棒性，能够在动态环境中保持良好的定位性能。 该研究不仅为智能煤矿的安全管理提供了技术支持，还为其他复杂环境下的无线定位问题提供了一种新的解决思路。未来的研究可能进一步探索如何在更大规模的地下环境中应用这种方法，以及如何结合其他先进技术，如深度学习，以实现更高效、更精确的定位服务。