基于BP神经网络的定位算法.m

简介：
本研究提出了一种基于BP（反向传播）神经网络的创新性定位算法，旨在提高无线传感器网络中的定位精度和效率。通过优化网络参数和结构，该算法能够在复杂环境中实现更准确的位置估计，具有广泛的应用前景。 BP神经网络是常见的人工神经网络模型之一，它是一种多层前馈型结构的网络，具有信号从前向传递、误差从后反传的特点。这种网络由输入层、隐含层以及输出层构成。其中，隐含层数量可以设置为多个，并且每个隐藏层中的节点数量也需要设计人员自行确定。具体而言，输入层的神经元数目应与输入数据维度相匹配；而输出层的神经元数则需根据待拟合的数据规模来设定。 BP网络的学习过程主要分为两个阶段：首先，在前向传播过程中，信号从输入层经过隐含层传递至最终的输出层。其次，在误差反传阶段中，计算出的目标与实际结果之间的差异会依次逆向反馈到各层级间，并在此期间调整隐藏层至输出层以及输入层至隐藏层之间连接权重和偏置值。