|
|||||
|
|
| 一种可用于航空发动机健康状态预测的动态集成极端学习机模型 | |
| 作者姓名： | 钟诗胜 雷达 |
| 作者单位： | 哈尔滨工业大学 机电工程学院, 哈尔滨 150001 |
| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划（2012AA040911-1）;国家自然科学基金（60939003） |
| 摘 要： | 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. |
| 关 键 词： | 航空发动机 健康状态预测 集成学习 动态集成 极端学习机 |
| 收稿时间： | 2013-06-01 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《航空动力学报》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《航空动力学报》下载免费的PDF全文 | |