改进的灵敏度剪枝极限学习机

针对极限学习机(ELM)网络结构优化问题,提出一种改进的灵敏度剪枝ELM (ImSAP-ELM)。 ImSAP-ELM将l2正则化因子引入SAP-ELM中,采用留一准则确定最优隐节点数。推导基于奇异值分解的输出权重计算公式,避免矩阵奇异导致求解无效的问题。将ImSAP-ELM用于故障预测,利用多组同类型故障数据建立多个ImSAP-ELM模型,基于加权思想融合不同ImSAP-ELM的预测值。某型无人机发射机实例表明,相比于ELM、OP-ELM (最优剪枝ELM)和SAP-ELM, ImSAP-ELM耗时最高,但是ImSAP-ELM的预测误差小于其他3种方法。