《表1 车轮直径不同算法预测结果比较》

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《基于PSO–MK–ELM的动车轮对尺寸预测模型》

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为了综合评定多核极限学习机预测车轮尺寸数据的性能，选取传统BP神经网络，极限学习机（ELM），以及线性核极限学习机（L–ELM）、多项式核极限学习机（P–ELM）、RBF核极限学习机（R–ELM)3种常用的核极限学习机算法与粒子群优化的多核极限学习机（PSO–MK-ELM）的预测结果作比较。同时采用R2、MSE、MAE和MAPE作为评定指标进行分析，预测结果，如表1所示。