【摘 要】
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提出一种动态集成极端学习机模型用于航空发动机健康状态预测.采用AdaBoost.RT集成学习算法对极端学习机(ELM)进行集成,在训练时采用每个训练样本的近邻样本对ELM的局域性能
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提出一种动态集成极端学习机模型用于航空发动机健康状态预测.采用AdaBoost.RT集成学习算法对极端学习机(ELM)进行集成,在训练时采用每个训练样本的近邻样本对ELM的局域性能进行评估;在预测时首先确定新样本在训练样本集中的近邻样本,然后根据ELM在近邻样本上的性能来赋予集成权值实现弱学习机的动态集成.以燃油流量为指标进行航空发动机健康状态预测,动态集成ELM模型短期预测结果的平均相对误差绝对值(MAPE)为3.688%,小于单一ELM模型的3.830%以及静态集成ELM模型的3.719%;长期预测结果中动态集成ELM模型的MAPE为3.075%,小于单一ELM模型的4.355%以及静态集成ELM模型的3.884%.因此动态集成ELM模型更适用于航空发动机健康状态预测.
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