基于麻雀算法优化GRNN的三维定位算法

摘要：

为进一步提高室内定位精度,提出一种多种群麻雀算法与广义回归神经网络相结合的室内三维定位算法MSSA-GRNN.MSSA算法种群初始化时采用佳点集及反向学习策略,获得更高质量的初始种群分布;根据适应度值排名,选出优胜子种群和辅助子种群,增强全局搜索能力;在子种群个体更新时,引入渐变加权系数,使算法更快地收敛.经过群内竞争和群间竞争,求得全局最优.利用MSSA优化平滑因子σ的取值,建立最优GRNN神经网络三维定位模型.将仿真结果与其它算法进行比较,证明了所提算法的收敛速度与定位精度均优于其它算法.

关键词：无线传感网络、麻雀算法、广义回归神经网络、三维定位、室内定位、多种群、平滑因子

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;徐州市科技发展基金项目;江苏省青蓝工程人才培养计划基金项目

在线出版日期：2022-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：3149-3158