時(shí)間序列中蘊(yùn)含了大量有價(jià)值的信息,時(shí)間序列預(yù)測(cè)是指通過(guò)對(duì)已知數(shù)據(jù)分析估計(jì)其未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì),準(zhǔn)確地對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)可以有效地指導(dǎo)人們的生產(chǎn)生活。極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine,ELM)作為一種快速的學(xué)習(xí)算法,被廣泛地應(yīng)用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)。與傳統(tǒng)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,極限學(xué)習(xí)機(jī)只需要隨機(jī)設(shè)置輸入權(quán)值和隱層閾值,輸出權(quán)值可以通過(guò)求解一個(gè)線性方程組得到,其訓(xùn)練過(guò)程無(wú)需迭代,一步完成,這樣很大程度地提高了網(wǎng)絡(luò)的泛化性和學(xué)習(xí)速度。本文基于極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè),主要做了如下研究:(1)針對(duì)基本極限學(xué)習(xí)機(jī)認(rèn)為新舊訓(xùn)練樣本的值應(yīng)該相等,新訓(xùn)練樣本的權(quán)重?zé)o法通過(guò)舊訓(xùn)練樣本來(lái)得到這一問(wèn)題,本文提出了一種改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)基本極限學(xué)習(xí)機(jī)的樣本更新機(jī)制進(jìn)行改進(jìn),進(jìn)一步提高了極限學(xué)習(xí)機(jī)的回歸預(yù)測(cè)能力。(2)闡述剔除樣本中不合理數(shù)據(jù)的拉伊達(dá)(Rajda)標(biāo)準(zhǔn)、補(bǔ)充缺失樣本數(shù)據(jù)的三次樣條插值方法以及樣本歸一化處理的方法。時(shí)間序列包含著不同的頻率分量,所以將時(shí)間序列分解成不同頻率分量是必要的。通過(guò)對(duì)一個(gè)典型時(shí)間序列進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和小波分解仿真,對(duì)比了這兩種分解方法,發(fā)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法在處理非線性、非平穩(wěn)的時(shí)間序列具有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),最終確定經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解為本文預(yù)測(cè)方法的分解手段。(3)針對(duì)時(shí)間序列具有非線性和非平穩(wěn)的特點(diǎn),本文提出了將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)相結(jié)合的預(yù)測(cè)方法。其實(shí)現(xiàn)過(guò)程為:將時(shí)間序列通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法分解成幾個(gè)不同頻率的分量,從而降低了序列的非平穩(wěn)性,分解后得到的分量表現(xiàn)出了短相關(guān)性,短相關(guān)性的序列復(fù)雜度低,更有利于預(yù)測(cè)模型的建立。對(duì)于每個(gè)分解后的分量,分別用改進(jìn)的極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè),得到各個(gè)分量的預(yù)測(cè)結(jié)果,將這些預(yù)測(cè)結(jié)果疊加可得到模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。(4)使用兩種不同類型的時(shí)間序列進(jìn)行仿真預(yù)測(cè),一種為L(zhǎng)orenz混沌時(shí)間序列,一種為實(shí)際測(cè)量的網(wǎng)絡(luò)流量時(shí)間序列,與其他時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法做對(duì)比,仿真結(jié)果表明本文所提出的預(yù)測(cè)方法精度更高。
【學(xué)位單位】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：O211.61;TP181
【部分圖文】：

圖 2.6 反饋網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig. 2.6 Feedback network structure典型自組織網(wǎng)絡(luò)，結(jié)構(gòu)如圖 2.7 所的區(qū)域，不同區(qū)域有不同的響應(yīng)，[43]

OXW圖2.8 學(xué)習(xí)算法結(jié)構(gòu)圖Fig. 2.8 Learning algorithm structure diagram以單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，詳細(xì)介紹誤差反向傳播算法的過(guò)程，單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 2.9 所示：nx1ijw1x2x2liwmo1o2on p m圖2.9 單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig. 2.9 Single hidden layer feedforward neural network structure在圖 2.9 中n表示輸入層的神經(jīng)元數(shù)目，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入為 1 2, , ,TnX x x x， p表示隱含層的神經(jīng)元數(shù)目， m 為輸出層的神經(jīng)元數(shù)目，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出信號(hào)為 1 2, , ,TmO o o o，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的期望輸出為 1 2, , ,TmD d d d，輸入層與隱含層的加權(quán)矩陣為 1ijp nw

a 為該序列經(jīng)過(guò)小波分解第 5 層的近似分量，該分量代表了被分解序列的趨勢(shì)。從對(duì)圖 3.3 和圖 3.4 這兩個(gè)不同分解方法得到的各個(gè)分量的時(shí)域圖可以看出，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解總是先把序列中的主要成分提取出來(lái)，并且一般前幾個(gè)分量包含了被分解時(shí)間序列的主要信息，最后一個(gè)分量代表了整個(gè)序列的趨勢(shì)項(xiàng)。小波分解得到的細(xì)節(jié)分量和近

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本文編號(hào)：2832294