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公开(公告)号：CN109325616A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811023925.2
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于细微颗粒物探测领域，具体涉及一种基于高斯过程回归和萤火虫算法相结合的细颗粒物预测与溯源方法，包括以下步骤：对萤火虫算法进行优化，得到萤火虫优化算法；创建模型的样本训练集并为高斯过程回归模型选择协方差函数；利用改进的粒子群优化算法对高斯过程回归模型的方程超参数优化；根据优化的超参数得出模型，输出预测。本发明提出一种基于高斯过程回归和萤火虫算法的细颗粒物预测与溯源方法，该方法将高斯过程回归和萤火虫算法相结合，既能细颗粒物空间分布及短时变化态势进行预测，也能对细颗粒物多污染源动态回溯，实现对细颗粒物多污染源的准确定位。
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公开(公告)号：CN108990148A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201811017199.3
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于室内定位方法领域，具体涉及一种面向室内协作定位的参考点选择方法。包括一种面向固定参考点不足的参考点选择算法和一种面向固定参考点冗余的参考点选择算法，本发明针对固定参考点不足的场景，采用近邻加权的参考点选择算法，通过对移动参考点的权值进行分配和择优选取，从而选择出满足权值较大部分的参考点，解决移动参考点位置误差带来的定位结果干扰问题；针对固定参考点冗余的场景，采用特征匹配的参考点选择算法，通过历史选择方案记录和修正后选择记录的信息，进行特征匹配而选择出最为相似的参考点组合方案。这两种算法结合使用，减小了定位误差，提高了定位精度，应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN108990148B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201811017199.3
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于室内定位方法领域，具体涉及一种面向室内协作定位的参考点选择方法。包括一种面向固定参考点不足的参考点选择算法和一种面向固定参考点冗余的参考点选择算法，本发明针对固定参考点不足的场景，采用近邻加权的参考点选择算法，通过对移动参考点的权值进行分配和择优选取，从而选择出满足权值较大部分的参考点，解决移动参考点位置误差带来的定位结果干扰问题；针对固定参考点冗余的场景，采用特征匹配的参考点选择算法，通过历史选择方案记录和修正后选择记录的信息，进行特征匹配而选择出最为相似的参考点组合方案。这两种算法结合使用，减小了定位误差，提高了定位精度，应用前景广阔。
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