基于ELM-SVR模型的装备关键部件寿命预测

摘 要 装备关键部件数量众多,其性能决定了武器系统的健康寿命。为解决单一模型预测精度不高的问题,提出了基于ELM-SVR模型的剩余寿命预测方法。使用ELM模型的隐层神经元激活函数将特征映射到高维空间,提高特征辨识度,对高维特征采用核函数SVR模型拟合,以软间隔函数代替均方误差函数为优化函数,有效提升了剩余寿命预测精度。依据多个装备关键部件的综合性能指标对其进行剩余寿命预测,实验结果表明：与ELM、SVR、KELM模型相比,平均预测精度分别提高了57.14%,44.44%,11.76%,可见ELM-SVR模型具有一定的泛化能力与鲁棒性,可显著提高剩余使用寿命预测精度。