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KPCA-ISSA-KELM故障诊断分类算法(含KELM、SSA-KELM、ISSA-KELM、KPCA-ISSA-KELM四个模型的对比)
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KPCA-ISSA-KELM基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化核极限学习机故障诊断分类算法MATLAB代码(含KELM、SSA-KELM、ISSA-KELM、KPCA-ISSA-KELM四个模型的对比,目标函数使用5折交叉验证确定最佳参数) 本程序系作者原创,主要是参考文献[1]思路进行的复现,本算法可以用于故障诊断等不同的研究领域,程序测试所使用数据是西储大学轴承故障数据集。 ISSA是混沌映射扰动+高斯变异改进的麻雀搜索算法,参考论文在程序注释中有说明。 本程序也可修改为时间序列预测、回归预测程序; 参考论文: [1]武文栋,施保华,郑传良,郭茜婷,陈峥.基于KPCA-ISSA-KELM的光伏阵列故障诊断方法[J].智慧电力,2022,50(11):69-76. 视频程序见:https://mbd.pub/o/bread/Y56WmJdr 更多程序见:https://mbd.pub/o/bread/mbd-Y56Xm55y
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