极限学习机的

极限学习机的Tag内容描述：<p>1、第4 期陈立军等基于极限学习机的汽轮机故障诊断 4 3 5 基于极限学习机的汽轮机故障诊断 陈立军1 孙凯1 侯媛媛2海冉冉1 ( 1 东北电力大学自动化工程学院，吉林吉林1 3 2 0 1 2 ；2 河北兴泰发电有限责任公司，河北邢台0 5 4 0 0 0 ) 摘要针对汽轮机故障诊断中出现的多故障识别问题，为有效提高汽轮机多故障诊断的准确率，提出 了基于极限学习机的汽轮机故障诊断方法。极限学习机算法在训练时只需设置隐含层神经元个数，从 而解决了如神经网络及支持向量机等多参数选取困难的问题，有效地提高了学习机的训练速度。在确 定了最优参数的基础上。</p><p>2、第3 l 卷第4 期计算机仿真 2 0 1 4 年4 月 文章编号：1 0 0 6 9 3 4 8 ( 2 0 1 4 ) 0 4 0 1 3 7 0 5 基于极限学习机的短期电力负荷预测 王伟，杨辉华，刘振丙，李灵巧 ( 桂林电子科技大学广西信息科学实验中心，广西桂林5 4 1 0 0 4 ) 摘要：研究电力负荷预测准确性问题，由于电力负荷与天气、经济、假期等多种因素密切相关，变化规律具有周期性和随机 性，传统方法无法描述其变化规律，导致电力负荷预测精度低。为了提高电力负荷预测精度，提出一种基于时间序列编码的 相似日选择和极限学习机( E L M ) 相结合的电力负荷预测方法。基于时。</p><p>3、第 2 8 卷 第 1 2 期 2 0 1 6年 1 2月 电 力 系 统 及 其 自动 化 学 报 P r o ce e d in g s o f t h e CS U EP S A Vo l| 2 8 No 1 2 D e e 2 01 6 极限学习机和遗传算法在暂态稳定评估特征选择中的应用。</p>