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矿业工程论文_基于改进ELM的煤矿井下定位算法
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摘要:文章摘要:提出了一种基于改进极限学习机(Extreme Learning Machine ELM)神经网络的煤矿井下人员定位算法,针对测距模型易受井下复杂环境干扰,无法准确测距的问题,选用基于指纹的位
文章摘要:提出了一种基于改进极限学习机(Extreme Learning Machine ELM)神经网络的煤矿井下人员定位算法,针对测距模型易受井下复杂环境干扰,无法准确测距的问题,选用基于指纹的位置匹配模型。使用极限学习机将指纹和位置进行匹配,选用改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm IWOA)选取ELM合适的输入权值和隐含层阈值,以提高定位精度。在定位的在线阶段,将新的指纹数据代入带动态权值因子的在线顺序极限学习机(Dynamic Weight Factor Online Sequential Extreme Learning Machine DOS-ELM)模型对定位模型进行动态调整,以克服电磁传播环境变动使定位结果产生的误差。仿真实验结果表明,该模型的定位误差在1.5m以内的置信概率为72%,平均定位误差为1.64m,与其他算法的实验结果相比,本文算法鲁棒性强,定位精度高。
文章关键词:井下人员定位,改进鲸鱼优化算法,极限学习机,在线序列方法,自适应定位,
项目基金:中国博士后面上基金项目(20110491358),
论文作者:金浩 孙运全 杨海晶
作者单位:江苏大学电气信息工程学院
论文分类号: TD76;TP183
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文章来源:《计算机产品与流通》 网址: http://www.jsjcpylt.cn/qikandaodu/2021/0826/1705.html
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