【摘要】：針對ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點數(shù)目需要人工設(shè)定,容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的泛化能力降低的問題,引出了基于誤差最小化的ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)方法 EM_ELM算法,并在理論上論證了EM_ELM算法對于提高ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度和泛化能力的可行性.隨后將EM_ELM算法應(yīng)用到FAST節(jié)點位移的預(yù)測模型中,并且進(jìn)行了仿真驗證.仿真結(jié)果表明雖然EM_ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時間上有了一定的損失,但是仍能滿足實時性的要求,而且它的預(yù)測精度和泛化能力都得到提升,證明了改進(jìn)算法的有效性與可行性,進(jìn)一步說明了EM_ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適合應(yīng)用于FAST節(jié)點位移預(yù)測.
[Abstract]:Aiming at the problem that the number of hidden layer nodes in ELM neural network needs to be manually set, it is easy to overfit the network, which leads to the reduction of the generalization ability of the network. The improved EM_ELM algorithm based on ELM neural network with minimum error is introduced. The feasibility of EM_ELM algorithm for improving the prediction accuracy and generalization ability of ELM neural network is demonstrated theoretically. Then the EM_ELM algorithm is applied to the prediction model of FAST node displacement, and the simulation is carried out. The simulation results show that although the EM_ELM neural network has a certain loss in training time, it can still meet the real-time requirements, and its prediction accuracy and generalization ability are improved, which proves the effectiveness and feasibility of the improved algorithm. It is further explained that EM_ELM neural network is more suitable for FAST node displacement prediction.
【作者單位】： 東北大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;中國科學(xué)院國家天文臺;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(11273001)
【分類號】：P111.44;TP183

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本文編號：2157798