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Enhancing Vehicle Terminal Positioning Accuracy Using Neural Network and Lagged Variable Regression
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摘要: 针对现有车载定位终端存在定位误差大和更新速度慢的问题，深入分析了车载终端定位误差的影响因素，并提出了基于BP神经网络和滞后变量回归的车载终端定位误差修正方法。对比车载终端三次测量数据修正前后的定位误差，最大定位误差分别减小了88.2%、85.4%和85.8%。通过实测数据对比了车载终端修正前后的定位误差，证明了使用BP神经网络和滞后变量回归建立的车载终端定位误差模型是有效的，定位误差修正效果较好。Abstract: The existing onboard positioning terminals face challenges of significant positioning errors and slow update speeds. This paper analyzes the factors influencing these errors and proposes a method for correcting vehicle terminal positioning errors using a BP neural network and lagged variable regression. Comparative analysis of three measurement data sets before and after correction shows maximum positioning error reductions of 88.2%, 85.4%, and 85.8%, respectively. Additionally, the comparison of pre- and post-correction positioning errors with measured data validates the effectiveness of the developed model utilizing BP neural networks and lagged variable regression for positioning error correction.
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图 3 BP神经网络和滞后变量回归的建模流程图
Figure 3. Modeling flow chart of BP neural network and lagged variable regression
图 4 修正前后车载终端的定位误差
Figure 4. Positioning error of the vehicle terminal before and after correction
表 1 修正前后车载终端的最大定位误差及减小百分比
Table 1. Maximum positioning error of the vehicle terminal before and after correction
测试序号 修正前/m 修正后/m 减小百分比 第1次 1.53 0.18 88.2% 第2次 1.51 0.22 85.4% 第3次 1.34 0.19 85.8% 
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表 2 本文方法与多项式拟合方法减小百分比对比
Table 2. Comparison of percentage reduction between the proposed method and polynomial fitting method
测试序号 本文方法 多项式拟合方法 第1次 88.2% 43.8% 第2次 85.4% 32.8% 第3次 85.8% 39.1%
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