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基于改进ELM的井下指纹定位算法
| 题名： | 基于改进ELM的井下指纹定位算法 |
| 作者： | 李宏远 郑建明 |
| 作者单位： | 1. 吉林化工学院信息与控制工程学院 |
| 关键词： | 井下定位;位置指纹;改进秃鹰算法;极限学习机; |
| 摘要： | 针对目前井下定位系统直接测距精度不高的问题，文章提出了一种基于改进极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的井下人员定位算法。文章选用基于指纹的位置匹配模型，通过引入莱维飞行策略和模拟退火机制，对秃鹰算法进行改进，采用改进秃鹰优化算法(Improved Bald Eagle Search Optimization Algorithm, IBES)优化ELM模型，旨在提高定位模型的收敛速度和全局搜索能力。仿真实验结果表明，所提IBES-ELM方法的平均定位误差为0.71 m,定位精度优于BES-ELM和K近邻(K-nearest Neighbor, KNN)及其衍生算法，验证了文章算法具有更好的预测性能和稳定性。 |
| 期刊名称： | 物流技术 |
| 出版日期： | 202401 |
| 出版年： | 2024 |
| 期： | 3 |
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