10.16208/j.issn1000-7024.2019.07.019
基于ELM改进层集成架构的时间序列预测
为进一步提高时间序列预测模型的预测精度和时间效率,提出一种基于极限学习机的层集成网络结构.以极限学习机网络作为基学习器,构成两层集成网络,每层网络在构建时利用先分类,再从类中选优的思想同时考虑基学习器的准确性与多样性,其中第一层用以优化参数,第二层实现预测.对比实验结果表明,与基于多层感知器的层集成网络相比,该模型在提高预测准确度的同时将学习用时缩短了1-2个数量级.
时间序列预测、极限学习机、集成学习、聚类、自助采样
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TP183(自动化基础理论)
中国移动通信集团新疆有限公司研究发展基金项目XTM2013-2788
2019-08-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
1915-1921