基于GAPSO算法优化的ELM神经网络在柴油机故障诊断中的应用

针对极限学习机(ELM)神经网络初始权阈值对算法性能的影响问题,提出一种融合遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)的GAPSO算法,用于优化ELM神经网络初始权阈值。该算法将群组一分为二,分别采用GA和PSO算法,再将优秀个体进行合并,改善了PSO算法全局搜索能力,同时增强了GA算法的局部搜索效能。通过对柴油机故障诊断的实验证明,基于GAPSO优化初始权阈值的ELM神经网络可以有效提升故障诊断精度。