基于可见光通信的BP神经网络室内定位算法

提出一种基于可见光通信的BP神经网络室内定位算法,首先通过MDS-MAP算法和最小二乘法获得全网节点的相对坐标,再利用信源节点的坐标信息得到网络内所有节点的绝对坐标,最后通过单隐层BP神经网络优化定位结果。仿真结果表明,该算法比MDS-MAP算法和MDS-MAP(P)算法的相对定位误差小,应用于室内定位可以得到更高的定位精度。

多隐层BP神经网络模型在径流预测中的应用

基于人工神经网络基本原理和方法,构建多隐层BP神经网络径流预测模型,以新疆伊犁河雅马渡站径流预测为例进行分析,并构建常规单隐层BP以及RBF、GRNN神经网络模型作为对比分析模型,将各模型预测结果与文献[1]中的预测结果进行比较,结果表明:(1)多隐层BP神经网络径流预测模型泛化能力强,预测精度高,算法稳定,模型精度优于IEA-BP网络模型,表明研究建立的多隐层BP神经网络模型用于径流预测是合理可行的,是一种可以应用于水文径流预测预报的新方法。(2)RBF、GRNN神经网络径流预测模型预测精度高于常规单隐层BP网络模型,且RBF与GRNN神经网络模型具有收敛速度快、预测精度高、调整参数少,不易陷入局部极小值等优点,可以更快地预测网络,具有较大的计算优势。