简介:在室内定位中,针对移动标签的精确定位过程中所存在的定位精度低、非视距(non-line-of-sight,NLOS)现象与多径传播等问题,提出一种基于超宽带(Ultra-wideband,UWB)的线段近似双曲线定位算法,将二次双曲线方程转换为线性方程,结合到达时间差(Timedifferenceofarrival,TDOA)定位算法与三角形质心定位算法原理,可以实现高精度定位.经MATLAB仿真验证,该算法中的三线段近似双曲线的近似定位算法的平均距离误差是60.74cm,三加四线段近似双曲线的近似定位算法的平均距离误差是31.34cm,五线段近似双曲线的近似定位算法的平均距离误差是14.08cm.与迄今为止公布的文献相比,证明了该算法定位精度较高,在保证定位精度的同时,Chan算法运行一个周期所用时间为13.580s,线段近似双曲线算法运行一个周期所用时间最大为8.985s,算法复杂度大大的下降.
简介:针对短期家庭电力数据随机性强,数据维度低等问题,提出了一种基于长短期记忆循环神经网络(LSTM)的单变量短期家庭电力需求预测模型.实验表明,该模型能够准确反映以小时为单位的家庭电力需求趋势,且在不同家庭上的泛化性能优于传统的循环神经网络(RNN)和门控循环网络(GRU).