《表2 4种状态辨识模型精度及训练时间比较》

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《基于敏感瞬态冲击特征提取与分层极限学习机的行星齿轮箱故障诊断研究》

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DAE-ELM算法通过去噪自动编码器实现了对ELM隐含层层数的优化，算法较复杂，以训练时间（单位:s）为评价标准来验证DAE-ELM状态辨识模型的时效性，结果如表2所示。DAE-ELM训练时间为4.39 s，KELM和SVM的训练时间分别为3.29 s和2.98 s，与KELM和SVM算法相比，DAE-ELM的训练时间仅增加1.1 s和1.41 s，而精度分别提升了3%和6%。