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多變量時(shí)間序列極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2020-10-24 16:13
   時(shí)間序列不僅可以反映天文、金融、生物醫(yī)學(xué)、控制學(xué)、海洋科學(xué)等領(lǐng)域的發(fā)展變化過(guò)程,還可以探索其發(fā)展變化規(guī)律來(lái)預(yù)測(cè)某些現(xiàn)象。隨著時(shí)間序列分析的深入,國(guó)內(nèi)外已提出一系列線性和非線性預(yù)測(cè)方法,并取得了良好的應(yīng)用效果,但其中絕大多數(shù)方法都是針對(duì)單變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)提出的。然而現(xiàn)實(shí)生活中所采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)往往不是由單一因素所決定,需要綜合考慮多種因素。因此,對(duì)多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)進(jìn)行研究更具有現(xiàn)實(shí)意義。由于多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)具有不同于單變量時(shí)間序列自身的特性:多噪聲、多尺度、變量相關(guān)等,現(xiàn)有的單變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法無(wú)法直接預(yù)測(cè)多變量時(shí)間序列,因此研究多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)具有重要的理論價(jià)值。本文以極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)為工具,針對(duì)多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)展開研究,提出三種多變量時(shí)間序列極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)模型,主要完成了如下工作:1、極限學(xué)習(xí)機(jī)在參數(shù)學(xué)習(xí)過(guò)程中僅考慮已知樣本信息,而在實(shí)際應(yīng)用中樣本個(gè)數(shù)往往有限,因此ELM僅考慮有限已知樣本信息無(wú)法滿足預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的需求。針對(duì)這一問(wèn)題,在極限學(xué)習(xí)機(jī)的特征空間中綜合考慮特征樣本的已知信息和潛在信息,提出潛在極限學(xué)習(xí)機(jī)(LELM)預(yù)測(cè)模型。在多變量時(shí)間序列上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,LELM能夠有效提高極限學(xué)習(xí)機(jī)的預(yù)測(cè)能力。2、在極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)多變量時(shí)間序列時(shí),需將矩陣樣本轉(zhuǎn)換成向量作為模型的輸入,這極大地影響模型預(yù)測(cè)精度。針對(duì)這一問(wèn)題,結(jié)合奇異值分解思想,在極限學(xué)習(xí)機(jī)隱藏層和輸出層之間增加SVD降維層,提出一種基于矩陣形式輸入的多變量時(shí)間序列極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)模型(SVDELM)。在混沌時(shí)間序列和股票時(shí)間序列上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,SVDELM是一種有效的多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。3、SVDELM和一.維極限學(xué)習(xí)機(jī)(2D-ELM)均是基于矩陣形式輸入的預(yù)測(cè)模型,然而SVDELM對(duì)特征空間樣本降維,2D-ELM在投影過(guò)程中對(duì)輸入樣本降維,都將造成原始數(shù)據(jù)信息的丟失。針對(duì)上述問(wèn)題,提出一種無(wú)需對(duì)輸入樣本降維的預(yù)測(cè)模型,即改進(jìn)的二維極限學(xué)習(xí)機(jī)(I2D-ELM)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明I2D-ELM能夠大大提高多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的精度。
【學(xué)位單位】:福州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2016
【中圖分類】:C829.2
【部分圖文】:

前反饋,多隱層,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),連接矩陣


多研宂者發(fā)現(xiàn),多層前反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練樣本無(wú)限多時(shí)具有通用逼近能力,??然而實(shí)際應(yīng)用中的訓(xùn)練集是有限的[15]。文獻(xiàn)[32]指出,單隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)大于或??等于訓(xùn)練樣本個(gè)數(shù)時(shí),幾乎任意非線性激勵(lì)函數(shù)都能使單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??(SL-FNN)以零誤差逼近真值。然而其基于梯度下降法調(diào)整輸入層和隱藏層的連??接矩陣和偏置使該算法時(shí)間開銷太大。??事實(shí)上,FNN輸入層和隱藏層之間的連接矩陣和偏置在學(xué)習(xí)過(guò)程中無(wú)需??每次調(diào)整,這能大大減少FNN的學(xué)習(xí)時(shí)間代價(jià)。文獻(xiàn)[33]指出當(dāng)給定連接矩陣??和隱層節(jié)點(diǎn)偏置時(shí),若FNN具有W個(gè)隱層節(jié)點(diǎn),則它能夠以任意小誤差逼近7V??個(gè)觀測(cè)值,而當(dāng)隱層偏置也固定時(shí),SL-FNN能夠在緊湊數(shù)據(jù)集中逼近任意連??續(xù)函數(shù)丨32]。??由于當(dāng)給定連接矩陣和隱層節(jié)點(diǎn)偏置時(shí),SL-FNN可以簡(jiǎn)單地看成是一個(gè)??特征空間的線性系統(tǒng),為此文獻(xiàn)[15]提出極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM),其基本思路是:首??先隨機(jī)生成連接矩陣和偏置將說(shuō)始數(shù)據(jù)集映射到特征空間,優(yōu)化輸出權(quán)重。I£LM??無(wú)需優(yōu)化連接矩陣和偏置使其學(xué)習(xí)速度比FNN快得多,同時(shí)還具有更好的泛化??性能。??

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?-???RMSE?I?MAE??名稱?變量?ELM?WELM?LELM?|?ELM?WELM?LELM??x?0.0610?0.1205?0.0570?I?0.0494?0.1085?0.0465??Rossler?y?0.0738?0.1126?0.0693?0.0585?0.0993?0.0553??z?0.0004?0.0003?0.0004?0.0003?0.0002?0.0003??x?2.5869?5.685?2.4996?2.447?5.3822?2.3508??Chen’s?y?3.2753?7.3117?3.2311?3.164?6.6583?3.1073??z?4.7353?14.8716?4.5669?4.6951?14.0647?4.5247??a-?0.6010?4.4625?0.4611?0.4469?3.1089?0.3329??Lorentz?y?1.7163?6.9103?1.2280?|?1.2950?4.9053?0.9247??z?1.3855?7.8673?1.0021?|?1.0236?4.2422?0.7286??從表3-4、表3-5可以看出,本章所提出的潛在極限學(xué)習(xí)機(jī)(LELM)在6個(gè)??多變量時(shí)間序列共21個(gè)不同變量中有19個(gè)變量的RMSE和MAE均比ELM和??WELM低,說(shuō)明本章所提出的LELM比ELM、WELM的預(yù)測(cè)效果更好。這是??因?yàn)椋蹋牛蹋统丝紤]了己知樣本信息,還考慮了潛在樣本信息,從而有效輯高??了?ELM模型的預(yù)測(cè)能力。?]>??8.5?|?I?I?I?I??

擬合曲線,光大銀行,開盤價(jià),預(yù)測(cè)效果


?250?300??圖3-3國(guó)農(nóng)科技??圖3-1,?3-2,?3-3分別是LELM、ELM、WELM在3種股票時(shí)間序列開盤價(jià)??的擬合曲線。從圖3-1,3-2,?3-3可以看出本章所提出的LELM在3支股票的開??盤價(jià)上預(yù)測(cè)效果均達(dá)到最好。??19??
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 崔兆順;;基于小波變換的網(wǎng)絡(luò)流量組合預(yù)測(cè)模型[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2014年10期

2 何群;李磊;江國(guó)乾;謝平;;基于PCA和多變量極限學(xué)習(xí)機(jī)的軸承剩余壽命預(yù)測(cè)[J];中國(guó)機(jī)械工程;2014年07期

3 董紅玉;陳曉云;;基于奇異值分解和判別局部保持投影的多變量時(shí)間序列分類[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2014年01期

4 王杰;畢浩洋;;基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的煙葉成熟度分類[J];煙草科技;2013年05期

5 張金良;譚忠富;;混沌時(shí)間序列的混合預(yù)測(cè)方法[J];系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐;2013年03期

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9 郭創(chuàng)新;王揚(yáng);沈勇;王媚;曹一家;;風(fēng)電場(chǎng)短期風(fēng)速的多變量局域預(yù)測(cè)法[J];中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào);2012年01期

10 張弦;王宏力;;基于Cholesky分解的增量式RELM及其在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J];物理學(xué)報(bào);2011年11期


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本文編號(hào):2854692

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