利用非支配排序遗传算法优化卷积神经网络研究节点地震仪RFID测距

来源：大地测量与地球动力学杂志2025年第10期北京时间：

作者：庞聪, 林春晓, 李忠亚, 江勇, 陈国庆, 宋莹莹

单位：1 中国地震局地震研究所，武汉市洪山侧路40号，430071,2 武汉引力与固体潮国家野外科学观测研究站，武汉市洪山侧路40号，430071,3 青岛工学院信息工程学院，山东省胶州市福州南路236号，266300,4 成都锦城学院数学建模研究中心，成都市西源大道1号，611731,5 广州理工学院计算机科学与工程学院，广州市兴太三路638号，510540

摘要：针对无线型节点地震仪在野外复杂勘探环境下无法准确定位和可能丢失的问题，研究超高频RFID高精度测距定位具有重要意义。首先利用接收信号强度指示器(RSSI)近似计算公式筛除误差较大的采样值；然后设计第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)的2个优化目标函数，其自变量统一为学习率下降因子、初始学习率、批大小等一维卷积神经网络(1D-CNN)超参数，因变量分别为网络预测结果与理论值的决定系数(R2)和平均偏差误差(MBE)；最后以最佳超参数值构成NSGAⅢ-1D-CNN新模型，以提高RFID测距模型的稳定性和精确度。实验结果表明，新模型在100轮循环实验下的节点地震仪RFID测距误差较小，在R2、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、MBE等多个指标上均表现优异，均值分别为0.977 9、0.058 6 m、0.047 2 m、-0.001 3 m，相对于其他模型具有更高的测距定位精度，在野外物探中具有一定应用价值。

关键词：节点地震仪,RFID测距,一维卷积神经网络,超参数优化,非支配排序遗传算法,多目标优化

基金资助：中国地震局地震研究所和应急管理部国家自然灾害防治研究院基本科研业务费专项(IS202236328),博士专项支持计划项目(2025JCKY(B)0018),武汉引力与固体潮国家野外科学观测研究站开放基金(WHYWZ202208),武汉引力与固体潮国家野外科学观测研究站开放基金(WHYWZ202406),中国地震局地震科技星火计划(XH24025YC),湖北省地震局揭榜挂帅项目(ZF-HX-20230005),应急管理部国家自然灾害防治研究院基本科研业务专项(ZDJ2024-31)