多分类概率极限学习机及其在剩余使用寿命预测中的应用

针对多分类极限学习机(extreme learning machine,ELM)缺乏概率输出能力问题,提出一种基于sigmoid后验概率映射和Lagrange成对耦合法的多分类概率ELM(multi-class probabilistic ELM,MPELM)。采用成对耦合法将多分类问题分解成多个二分类问题,利用sigmoid函数将二分类ELM输出映射成概率输出。为融合所有二分类概率输出,推导基于Lagrange乘子法的多分类概率计算公式,最终求解被预测样本分属不同类别的概率。将MPELM用于剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测,实验结果表明,相比于多分类概率支持向量机(multi-class probabilistic support vector machine,MPSVM),MPELM耗时高于MPSVM,但MPELM所需优化参数少,预测精度高于MPSVM;与基于Hastie成对耦合法的MPELM相比,两者预测精度相近,本文MPELM的测试耗时较少。