【摘要】：針對(duì)非平穩(wěn)時(shí)間序列預(yù)測(cè)問題,提出一種具有廣義正則化與遺忘機(jī)制的在線貫序超限學(xué)習(xí)機(jī)算法.該算法以增量學(xué)習(xí)新樣本的方式實(shí)現(xiàn)在線學(xué)習(xí),以遺忘舊的失效樣本的方式增強(qiáng)對(duì)非平穩(wěn)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)跟蹤能力,并通過引入一種廣義的l2正則化使其具有持續(xù)的正則化功能,從而保證算法的持續(xù)穩(wěn)定性.仿真實(shí)例表明,所提出算法具有較同類算法更好的穩(wěn)定性和更小的預(yù)測(cè)誤差,適用于具有動(dòng)態(tài)變化特性的非平穩(wěn)時(shí)間序列在線建模與預(yù)測(cè).
[Abstract]:Aiming at the prediction of non-stationary time series, an on-line sequential over-limit learning machine algorithm with generalized regularization and forgetting mechanism is proposed. The algorithm realizes online learning by incremental learning new samples, enhances dynamic tracking ability to non-stationary systems by forgetting old failure samples, and makes it have continuous regularization function by introducing a generalized L _ 2 regularization. In order to ensure the stability of the algorithm. Simulation examples show that the proposed algorithm has better stability and smaller prediction error than the same algorithm, and is suitable for on-line modeling and prediction of non-stationary time series with dynamic characteristics.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;鹽城師范學(xué)院信息工程學(xué)院;中國(guó)民航大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61603326,61379064,61273106) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃課題(2014BAJ04B02) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(3122014D032) 中國(guó)民航信息技術(shù)科研基地開放課題(CAAC-ITRB-201401)
【分類號(hào)】：TP181

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本文編號(hào)：2375300