《表1 基线补偿具体示例》

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《基于RBF神经网络的地磁车位检测优化算法》

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从图6中可以看出经预测得到的磁场强度与检测到的磁场强度值基本一致，最终误差为0.0547，达到了预期的效果。最后，本文利用RBF神经网络预测信号对长时间停车下车辆离开后的基线值进行补偿，以使得用于检测算法的基线值更加接近真实值。采用此方法对长时间停车（12小时及以上）状态下的车位基线值做了校正（以z轴为例），并以0.1为初始值，0.05为步长的加权系数β对基线进行补偿更新，当β达到0.9时回到式（5）的基线更新方法，部分示例如表1所示。采用动态加权系数β的目的是获得更加平滑的基线，防止由于基线突变而导致的误判等情况的发生。实验结果如图7所示。