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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