极限学习机

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基于天牛须算法优化极限学习机的砂土地震液化预测
《四川地震》2025年第2期1-6,共6页吕国军 王晨晖 王秀敏 袁颖 
国家自然科学基金(41807231);河北省重点研发计划项目(22375406D)。
为科学有效地预测砂土地震液化,采用唐山地区64组砂土地震液化实例,利用天牛须算法(Beetle Antennae Search Algorithm,BAS)和优化极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的连接权值和阈值,建立基于BASELM的砂土地震液化预测模型。选...
关键词：地震 砂土液化 天牛须算法 极限学习机 
基于证据有序极限学习机Bagging集成的苹果分级方法
《济南大学学报(自然科学版)》2025年第2期263-271,共9页马荔瑶 卫鹏 范肖辰 徐元 毕淑慧 
国家自然科学基金项目(61803175);山东省自然科学基金项目(ZR2021MF074,ZR2023MF094)。
为了提高苹果自动分级分拣系统的性能,提出一种基于证据有序极限学习机Bagging集成的无损苹果分级模型。使用苹果近红外光谱中提取的特征作为输入,根据可溶性固形物含量将苹果分为3个等级;考虑等级类标的认知不确定性和有序性,在Dempste...
关键词：苹果分级 近红外光谱 DEMPSTER-SHAFER理论 有序分类 集成学习 
基于改进浣熊算法并行极限学习机机械装备故障预测
《传感器技术与应用》2025年第2期136-144,共9页黄载东 
本研究提出了一种基于改进浣熊优化算法的并行极限学习机机械装备故障诊断与预测方法。针对并行极限学习机在故障诊断中存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种改进浣熊算法方案,并对并行极限学习机参数进行优化。通过多组对...
关键词：机械装备 浣熊优化算法 并行极限学习机 预测 故障诊断 
基于优化极限学习机与多任务学习的超短期负荷预测方法
《电子设计工程》2025年第8期159-164,共6页李占江 
在超短期电力负荷分析过程中,通过简单极限学习机完成负荷预测,所涉及的初始权值和阈值都是随机产生的,使得负荷预测结果均方根误差(RMSE)较大,因此,提出结合优化极限学习机与多任务学习的超短期负荷预测方法。依托于多任务学习思想构...
关键词：极限学习机 改进萤火虫算法 多任务学习 变量选择 小波变换 负荷预测 
基于IMLZC和SOA-ELM的轴承损伤识别方法
《机电工程》2025年第4期726-734,共9页龙有强 姜峰 
国家自然科学基金资助项目(12062003)。
现有故障诊断方法大多是仅针对轴承故障类型进行分析,而缺少对故障程度进行相应的判断。为此,提出了一种基于改进多尺度Lempel-Ziv复杂度(IMLZC)和海鸥优化算法优化极限学习机(SOA-ELM)的滚动轴承损伤识别方法。首先,利用IMLZC复杂度测...
关键词：滚动轴承 自吸式离心泵 故障诊断 故障程度和损伤程度 改进多尺度Lempel-Ziv复杂度 海鸥优化算法 参数最优极限学习机 
基于PIELM的可解释风电功率短期预测方法
《电气自动化》2025年第2期36-39,共4页郝清泉 
为了提高风电功率预测精度的同时分析预测结果的影响因素,提出了一种基于排列重要性极限学习机的风电功率短期预测方法。首先,通过排列重要性分析方法计算重要性得分,形成特征对模型预测结果影响程度的解释。然后将由正重要性得分所组...
关键词：排列重要性 重要性正则化项 正重要性得分 极限学习机 风电功率短期预测 
基于BO-KELM的大跨变截面连续箱梁桥损伤识别研究
《华北水利水电大学学报(自然科学版)》2025年第2期112-119,共8页吴庆亮 赵洋 崔书宇 姚兵 高桢赞 
河南省科技攻关项目(202102310251);中建七局科技研发课题(CSCEC7b-2021-Z-4);华北水利水电大学研究生创新能力提升工程(NCWUYC-2023046,NCWUYC-202315058)。
大跨度变截面连续箱梁桥是我国公路和市政桥梁中经常采用的典型结构型式,在运营阶段,精准识别桥梁损伤是准确评价其结构健康状态的首要条件。针对桥梁缺陷产生的不确定性,提出了一种基于BO-KELM识别大跨度变截面连续箱梁桥损伤的方法。...
关键词：大跨度变截面连续箱梁桥 损伤识别 放大曲率模态 贝叶斯优化 核极限学习机 
基于RPCA-GELM数据驱动的保护测量回路误差评估
《电力系统保护与控制》2025年第8期24-33,共10页李振兴 龚世玉 
国家自然科学基金项目资助(52077120)。
保护测量回路是电力系统继电保护的基石,其误差评估对电网安稳运维举足轻重。针对保护测量回路静态隐藏误差可能诱发保护误动/拒动的风险且难以在线监测问题,提出了一种基于递推主元分析和改进灰狼算法优化极限学习机(recursive princip...
关键词：保护测量回路 误差评估 递推主元分析 灰狼算法 极限学习机 
基于ELM与热模型的变压器顶层油温融合预测方法研究
《电气传动》2025年第4期82-90,共9页晏坤 甘景福 刘洪顺 隋宜臻 贺鹏康 
国家电网有限公司科技项目(5201031801CR);国网唐山供电公司科技项目(B3010322000N)。
提出一种采用极限学习机对IEEE导则中的变压器顶层油温热模型计算偏差进行预测和修正,从而实现对变压器顶层油温精确预测的融合预测方法。首先,介绍了变压器顶层油温热模型和极限学习机预测模型各自的特性。其次,为避免采用两级智能预...
关键词：变压器顶层油温 极限学习机 热模型 融合预测 负荷形态聚类 
基于改进HPO-ELM与证据推理规则的变压器状态评估方法
《山东电力技术》2025年第4期58-68,共11页陈继明 陶志雄 沈志彬 高辉 宋军志 
山东省自然科学基金项目(ZR2021ME027)。
准确的变压器状态评估可以及时发现潜在故障,保障电力系统的安全运行。针对仅以油中溶解气体数据作为主要依据的变压器状态评估方法信息量不足以及证据理论的固有缺陷问题,提出了基于猎人猎物优化(hunter-prey optimizer,HPO)算法改进...
关键词：变压器状态评估 极限学习机 证据推理规则 多源信息融合 
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