基于级联极限学习机的基站空调在线监测系统

• 作者: 罗方芳 陶求华
• 来源期刊: 集美大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 基站空调 故障诊断 级联极限学习机 在线监测
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 数理科学与信息工程
• 页码范围: 475-480
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3659字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19715/j.jmuzr.2018.06.13

摘要

提出一种基于级联极限学习机的基站空调在线监测系统.首先,基于某基站空调公司提供的监测数据集构建多个原子极限学习机分类器,每一个原子极限学习机对应一种故障类别;再将各原子分类器以级联方式组合用于未知样本的故障诊断;最后将级联极限学习机与单独的多类极限学习机算法、SVM算法、BP神经网络算法、C4.5决策树算法进行比较测试.结果表明,级联极限学习机算法提高了小类样本的故障识别率,具有更高的故障诊断精度和较短的训练时间,且诊断时间达到在线实时的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶求华	集美大学机械与能源工程学院	18	72	5.0	8.0
2	罗方芳	集美大学计算机工程学院	7	12	1.0	3.0