基于核极限学习机的液压泵特征参数在线预测

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 9次 | 上传用户：ZJWLMX

【摘要】

：

研究液压泵特征参数的在线预测问题。对表征液压泵工作状态的特征参数进行准确、快速的在线预测,对实时掌握液压泵健康状况的发展趋势具有重要意义。针对液压泵特征参数在线预测问题,提出一种在线核极限学习机方法(OLKELM)。OL-KELM采用Cholesky分解将核极限学习机(KELM)从离线模式扩展到在线模式,网络权值可在历史训练数据的基础上,随新样本的输入而递推求解更新,并以简单的四则运算替代复杂的矩

【作者】

：

马超张英堂李志宁尹刚

【机构】

：

军械工程学院七系

【出处】

：

计算机仿真

【发表日期】

：

2014年05期

【关键词】

：

核极限学习机液压泵特征参数在线预测鲁棒性 Kernel extreme learning machine （ KELM ） Hydraulic pum

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