本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)在線極限學(xué)習(xí)機(jī)模型的預(yù)測方法

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【摘要】：本文針對(duì)單個(gè)在線極限學(xué)習(xí)機(jī)輸出不穩(wěn)定的情況,提出一種自適應(yīng)集成在線極限學(xué)習(xí)機(jī)算法(ASEOSELM)。算法首先初始化多個(gè)在線極限學(xué)習(xí)機(jī)模型,然后根據(jù)到達(dá)的每一批次數(shù)據(jù)的訓(xùn)練誤差及其方差自適應(yīng)地調(diào)整各個(gè)在線極限學(xué)習(xí)機(jī)的集成權(quán)重,并動(dòng)態(tài)刪除那些小于設(shè)定閾值的模型以提高算法的訓(xùn)練速度,最后選擇準(zhǔn)確度高、泛化能力好的模型用于集成預(yù)測。通過函數(shù)擬合、UCI數(shù)據(jù)集以及真實(shí)股價(jià)預(yù)測實(shí)驗(yàn)表明,文中提出的ASE-OSELM算法相比傳統(tǒng)的OSELM、LS-SVM和BPNN算法具有更高的預(yù)測準(zhǔn)確度和抗干擾能力。
【作者單位】： 安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院;南京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;安徽財(cái)經(jīng)大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自適應(yīng)集成 選擇性集成 在線極限學(xué)習(xí)機(jī)
【基金】：國家社會(huì)科學(xué)基金規(guī)劃項(xiàng)目“跨媒體用戶生成內(nèi)容情感傾向挖掘及其應(yīng)用研究”(15BTQ043) 安徽省自然科學(xué)基金項(xiàng)目“云環(huán)境移動(dòng)位置服務(wù)中的應(yīng)用軌跡隱私保護(hù)問題研究”(1408085MF127) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目“云計(jì)算一半下企業(yè)數(shù)據(jù)外包服務(wù)中的用戶隱私保護(hù)問題研究”(12YJA630136)資助
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 一、引言針對(duì)傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度慢、易產(chǎn)生局部最優(yōu)及泛化能力差等缺點(diǎn)[1],Huang[2]等提出了一種新的單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法——極限學(xué)習(xí)機(jī)(extreme machine learning,ELM)。相比傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于梯度下降的訓(xùn)練方法,極限學(xué)習(xí)機(jī)通過隨機(jī)設(shè)置輸入層與隱藏層的連

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本文編號(hào)：1005715