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神经网络和滞后变量回归的车载终端误差修正

李阳 张建 程序

李阳,张建,程序. 神经网络和滞后变量回归的车载终端误差修正[J]. 计量科学与技术,2023, 67(8): 48-53 doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2023.0222
引用本文: 李阳,张建,程序. 神经网络和滞后变量回归的车载终端误差修正[J]. 计量科学与技术,2023, 67(8): 48-53 doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2023.0222
LI Yang, ZHANG Jian, CHENG Xu. Enhancing Vehicle Terminal Positioning Accuracy Using Neural Network and Lagged Variable Regression[J]. Metrology Science and Technology, 2023, 67(8): 48-53. doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2023.0222
Citation: LI Yang, ZHANG Jian, CHENG Xu. Enhancing Vehicle Terminal Positioning Accuracy Using Neural Network and Lagged Variable Regression[J]. Metrology Science and Technology, 2023, 67(8): 48-53. doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2023.0222

神经网络和滞后变量回归的车载终端误差修正

doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2023.0222
基金项目: 江苏省市场监督管理局科技计划项目(KJ2022014)。
详细信息
    作者简介:

    李阳(1988-),江苏省计量科学研究院工程师,研究方向:交通安全仪器计量检测,邮箱:785639406@qq.com

  • 中图分类号: TB973

Enhancing Vehicle Terminal Positioning Accuracy Using Neural Network and Lagged Variable Regression

  • 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。
  • 图  1  定位误差检测示意图

    Figure  1.  Schematic diagram of positioning error detection

    图  2  BP神经网络结构

    Figure  2.  Structure of BP neural network

    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1.530.1888.2%
    第2次1.510.2285.4%
    第3次1.340.1985.8%
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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%
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-09-27
  • 录用日期:  2023-11-10
  • 修回日期:  2023-10-19
  • 网络出版日期:  2023-11-16

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