發(fā)布時(shí)間：2018-02-14 23:52

  本文關(guān)鍵詞： Storm 極限學(xué)習(xí)機(jī) 氣象預(yù)測(cè) 在線序列 機(jī)器學(xué)習(xí)　出處：《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為提高氣象預(yù)測(cè)精度,實(shí)時(shí)應(yīng)對(duì)頻發(fā)的局域氣象災(zāi)害,擁有更高的處理海量數(shù)據(jù)的效率,提出了一種基于Storm的在線序列的極限學(xué)習(xí)機(jī)氣象預(yù)測(cè)模型.該模型首先初始化多個(gè)在線極限學(xué)習(xí)機(jī),當(dāng)新批次的數(shù)據(jù)不斷到達(dá)時(shí),模型能夠在訓(xùn)練結(jié)果的基礎(chǔ)上繼續(xù)學(xué)習(xí)新樣本,并引入隨機(jī)梯度下降法和誤差權(quán)值調(diào)整方法,對(duì)新的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行誤差反饋,實(shí)時(shí)更新誤差權(quán)值參數(shù),以提高模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率.另外,采用Storm流式處理框架對(duì)提出的算法模型進(jìn)行并行化改進(jìn),以提高處理海量高維數(shù)據(jù)的能力.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該模型與基于Hadoop的并行極限學(xué)習(xí)機(jī)算法(parallel extreme learning machine,PELM)相比,具有更高的預(yù)測(cè)精度和優(yōu)異的并行性能.
[Abstract]:In order to improve the precision of meteorological prediction and to deal with frequent local meteorological disasters in real time, it has higher efficiency of processing massive data. In this paper, a meteorological prediction model of extreme learning machine based on Storm is proposed. The model initializes several online extreme learning machines, and when the data of new batch arrive continuously, The model can continue to study new samples on the basis of the training results and introduce the stochastic gradient descent method and error weight adjustment method to carry out error feedback on the new prediction results and update the error weight parameters in real time. In order to improve the accuracy of model prediction, the proposed algorithm model is parallelized by using Storm flow processing framework. The experimental results show that the proposed model has higher prediction accuracy and better parallel performance than parallel extreme learning machine (PELM), a parallel extreme learning machine algorithm based on Hadoop.
【作者單位】： 湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院;智能計(jì)算與信息處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(湘潭大學(xué));
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61672495) 湖南省教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目(16A208)~~
【分類號(hào)】：P45;TP181

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1511919