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基于改進(jìn)ELM的煤礦井下定位算法
DOI:
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作者:
作者單位:

江蘇大學(xué)電氣信息工程學(xué)院

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基金項目:

中國博士后面上基金項目(20110491358);江蘇大學(xué)高級人才研究項目(13DG054)


Coal mine underground positioning algorithm based on improved elm
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    摘要:

    提出了一種基于改進(jìn)極限學(xué)習機(Extreme Learning Machine ELM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的煤礦井下人員定位算法,針對測距模型易受井下復雜環(huán)境干擾,無(wú)法準確測距的問(wèn)題,選用基于指紋的位置匹配模型。使用極限學(xué)習機將指紋和位置進(jìn)行匹配,選用改進(jìn)鯨魚(yú)優(yōu)化算法(Improved Whale Optimization Algorithm IWOA)選取ELM合適的輸入權值和隱含層閾值,以提高定位精度。在定位的在線(xiàn)階段,將新的指紋數據代入帶動(dòng)態(tài)權值因子的在線(xiàn)順序極限學(xué)習機(Dynamic Weight Factor Online Sequential Extreme Learning Machine DOS-ELM)模型對定位模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)調整,以克服電磁傳播環(huán)境變動(dòng)使定位結果產(chǎn)生的誤差。仿真實(shí)驗結果表明,該模型的定位誤差在1.5m以?xún)鹊闹眯鸥怕蕿?2%,平均定位誤差為1.64m,與其他算法的實(shí)驗結果相比,本文算法魯棒性強,定位精度高

    Abstract:

    In this paper, an adaptive location algorithm based on the improved extreme learning machine (ELM) neural network is proposed. Aiming at the problem that the ranging model is easily disturbed by the complex underground environment and the ranging error is large, the fingerprint based location matching model is selected. ELM is used to match fingerprint and location. Improved whale optimization algorithm (IWOA) is used to select elm's appropriate input weight and hidden layer threshold to improve positioning accuracy. In the online stage of localization, the new fingerprint data is substituted into the dynamic weight factor online sequential extreme learning machine (DOS-ELM) model with dynamic weight factor to dynamically adjust the localization model, so as to overcome the error caused by the change of electromagnetic propagation environment. The simulation results show that the confidence probability of the positioning error within 1.5m is 72%, and the average positioning error is 1.69m. Compared with the experimental results of other algorithms, this algorithm has strong robustness and high positioning accuracy.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

金浩,孫運全,楊海晶.基于改進(jìn)ELM的煤礦井下定位算法計算機測量與控制[J].,2022,30(1):202-208.

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  • 收稿日期:2021-06-21
  • 最后修改日期:2021-07-20
  • 錄用日期:2021-07-22
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2022-01-24
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