【摘 要】
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针对三轴加速度计存在的测量误差,建立了隐式非线性误差模型,并提出一种自主反向调优的极限学习机(RT-ELM)对误差模型进行训练。实验结果表明:三轴补偿后误差基本控制在±
【机 构】
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北京联合大学城市轨道交通与物流学院,中国石油大学（华东）信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61602041);北京联合大学人才强校优选计划资助项目(BPHR2017CZ07);北京联合大学新起点后期资助项目(Hzk10201601)
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针对三轴加速度计存在的测量误差,建立了隐式非线性误差模型,并提出一种自主反向调优的极限学习机(RT-ELM)对误差模型进行训练。实验结果表明:三轴补偿后误差基本控制在±0. 07 m/s^2范围内,均方根误差小于0. 004 m/s^2,误差比补偿前减小超过100倍,补偿精度是固定型极限学习机ELM的7倍左右。任意选取训练集和测试集补偿效果基本一致,证明超限学习算法具有很好的泛化能力和鲁棒性,而且几千个样本点的训练时间仅0. 06 s左右,其速度是传统反向传播(BP)神经网络的上千倍,适用于对实
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