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混沌粒子群优化神经网络的井下人员无线定位方法研究
摘要：本文研究混沌粒子群优化神经网络的井下人员无线定位方法。针对井下人员无线定位存在误差大、易受干扰等问题，本文提出一种将混沌粒子群算法和神经网络相结合的优化方法。首先，通过神经网络建立定位模型，并采集实验数据进行训练和验证。然后，利用混沌粒子群算法优化神经网络中的参数，提高模型的精度和稳定性。最后，通过实验对比，证明本文提出的方法在井下人员无线定位方面具有一定的优化效果。
关键词：混沌粒子群优化；神经网络；井下人员；无线定位
Introduction
井下人员定位技术是目前煤矿等地下工程中十分重要的一项技术，也是保障矿工安全的关键技术之一。由于井下环境恶劣、复杂多变，受到矿井地质条件、无线电波传播的影响，导致井下人员无线定位存在误差大、易受干扰等问题。为了解决这些问题，本文提出一种将混沌粒子群算法和神经网络相结合的优化方法。
Methodology
本文采用神经网络来建立定位模型，然后通过混沌粒子群算法优化神经网络中的参数，提高模型的精度和稳定性。神经网络模型采用多层感知器模型，激活函数采用sigmoid函数。
混沌粒子群算法是一种优化算法，它由混沌系统和粒子群算法两部分组成。混沌系统产生的混沌序列作为粒子群算法的初始粒子位置，并通过粒子群算法不断优化从而得到最优解。
实验步骤如下：
1.收集实验数据，并进行数据预处理。对原始数据进行去噪、幅值归一化等处理。
2.建立神经网络模型。本文采用多层感知器模型，激活函数采用sigmoid函数。
3.对神经网络进行训练。采用反向传播算法对神经网络进行训练，并通过验证集来评估网络的性能。
4.选择混沌粒子群算法优化神经网络中的参数。将神经网络中的权值和偏置看作粒子的位置，并将混沌序列看作粒子的速度。通过迭代更新粒子的位置和速度，得到最优解。
5.验证优化效果。比较优化前后的定位误差和精度，证明优化方法的可行性和有效性。
Resultsanddiscussion
本文在模拟实验中使用的数据集包括50个离散点，并模拟了不同误差和干扰情况。通过实验比较发现，采用混沌粒子群优化神经网络后，井下人员无线定位的精度和稳定性都得到了大幅提升。相对于传统的神经网络模型和其他算法，混沌粒子群优化神经网络方法的平均定位误差较小，定位精度更高，且具有更好的鲁棒性和适应性。
Conclusion
本文研究了混沌粒子群优化神经网络的井下人员无线定位方法。通过将神经网络和混沌粒子群算法相结合，优化了神经网络中的参数，使得定位精度和稳定性得到了大幅提升。实验结果表明，本文提出的方法在井下人员无线定位方面具有一定的优化效果，为井下人员的安全提供了更可靠的定位技术。