基于改进ELM的井下指纹定位算法

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作者简介：李宏远（1999— ），男，硕士研究生；研究方向：智能算法及矿井人员定位。

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。（剩余6001字）