PDF
摘要
针对高震级地震导致建筑物倒塌后,如何快速且准确定位被困人员的问题,提出了一种基于常春藤算法优化BP神经网络模型的震后压埋人员定位方法。该方法利用人员与手机之间的紧密依赖关系,通过分析震后复杂环境中手机Wi-Fi信号的接收信号强度指示值(received signal strength indicator, RSSI),结合混合滤波算法优化数据处理,并利用IVYA-BP模型进行距离预测。随后,采用加权多边定位算法计算被压埋手机的坐标,从而推断被困人员的位置。试验结果表明:该方法在稳定性和准确性方面具有显著优势,平均定位误差降低至0.587 m。与传统的对数路径损耗模型相比,在各压埋点,定位精度平均提升20.29%以上,最大精度提升幅度达到48.44%,整体平均定位精度提高35.99%。
关键词
地震救援
/
手机定位
/
信号强度指示
/
机器学习
/
混合滤波
Key words
IVYA优化BP神经网络模型的震后压埋人员定位方法[J].
世界地震工程, 2026, 42(1): 186-197 DOI:10.19994/j.cnki.WEE.2026.0018