Volume 67 Issue 8
Aug.  2023
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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

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

doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2023.0222
  • Received Date: 2023-09-27
  • Accepted Date: 2023-11-10
  • Rev Recd Date: 2023-10-19
  • Available Online: 2023-11-16
  • Publish Date: 2023-08-18
  • 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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