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极端学习机作为传统单隐层前馈神经网络（Single HiddenLayerFeedforwardNetworks,SLFNs）的拓展在模式识别领域成为新的研究热点之一,然而已有的极端学习机算法及其改进不能较好地利用数据蕴含的判别信息。针对该问题,提出一种基于判别信息的正则极端学习机（DiscriminativeInformationRegularizedExtremeLearningMachine,IELM）。对于模式识别问题,IELM引入同类离散度和异类离散度的概念,体现输入空间数据的判别信息,通过最大化异类离散度和最小化同类离散度,优化极端学习机的输出权值,从而在一定程度上提高ELM的分类性能和泛化能力。为了评价和验证所提出方法的有效性,使用Yale、YaleB、ORL、UMIST人脸数据进行实验。结果表明,该算法能够显著提高ELM的分类性能和泛化能力。 相似文献
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为提高锂电池荷电状态建模预测的精度及泛化能力,提出一种流行正则化框架下的极限学习机建模预测方法。首先,为了解决极限学习机建立预测模型存在过拟合泛化能力弱的问题,以流形假设为依据,在数据输入空间构建图拉普拉斯算子,在其框架内求解极限学习机隐层和输出层之间的权重,达到正则优化目的。其次,针对正则化参数难以选择的问题,提出将差分进化算法融入基于流形正则化框架的极限学习机中以优化其正则化参数。最后,利用采集到的锂电池数据进行了实验验证。结果表明:该方法建立的预测模型预测锂电池SOC精度高,泛化能力强,为锂电池SOC的预测建模提供一种新方法。 相似文献
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张宁 《福建工程学院学报》2017,(4):367-370
提出将一种进化的神经网络模型——极限学习机应用于短期电力负荷时间序列预测中,该方法具有模型参数设置少、训练速度快和良好的泛化能力等明显优点。通过实例分析表明该模型的预测精度要优于BP神经网络模型,同时也验证了该模型应用于短期负荷预测的有效性和可行性。 相似文献
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基于极限学习机（ELM）构建的大坝变形预测模型易受连接权值、隐含层阈值及隐含层节点数影响,为获取更优的形变预测值,并改善模型预测可靠性,构建一种基于 EMD-PSO-ELM 算法,考虑时效、温度、水位等多因素的大坝变形预测模型。该模型首先从时频分析出发,利用经验模态分解（EMD）将变形时间序列分解成具有不同频率特征的分量|然后利用 PSO-ELM 模型解求形变预测值,重构获得大坝形变趋势。实验结果表明,融合时效、温度、水位等多因素的 EMD-PSO-ELM 大坝变形预测模型残差均方根误差为 1.83mm,平均绝对误差为 1.57mm,平均绝对百分比误差为 1.79%,比 ELM 模型与 EMD-ELM 模型相关误差值更小,在大坝变形预测方面性能更优。 相似文献
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《东南大学学报》2020,(1)
为了在日益复杂的工业建模数据基础上建立一个准确、稳定的软测量模型,提出了一种有效的异构集成极端学习机(HEELM)软测量模型.采用4种不同激活函数的极端学习机和核极端学习机模型用以丰富集成模型的多样性.极限学习机的隐含层节点数通过试错法确定,并以交叉验证为准则来获得最优的核极限学习机模型参数.为了获得集成模型的最佳输出,采用最小二乘回归方法对所有单个模型的输出进行集成.通过2组复杂的工业过程数据集验证了HEELM模型具有很好的预测精度.与单独ELM模型、bagging ELM集成模型、 BP和SVM模型相比,HEELM模型的预测精度提高了4.5%～8.7%,且HEELM模型具有更好的稳定性. 相似文献
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为实时监控类矩形盾构偏心刀盘工作状态,提出一种基于遗传算法（GA）优化BP神经网络模型的在线故障预测方法。首先,利用现场检测的相关测量数据,建立“特征—故障”数据集;然后,利用最优权值与阈值由遗传算法获取的BP神经网络对数据集进行自我学习,构建工作期故障预测模型;最后,开发偏心刀盘监控系统,对刀盘工作状态进行在线预测。实验结果表明,GA-BP网络模型预测准确率达到93.3%,与传统BP网络模型相比提高6%。基于GA-BP网络的偏心刀盘在线故障预测方法可精准预测刀盘工作状态,满足应用设计要求,为盾构施工安全提供有力保障。 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(2):102-106
针对极限学习机容易导致过拟合、泛化能力小等局限性,采用移动加权极限学习机和正则极限学习机优化算法,平衡原始极限学习机存在的结构风险和经验风险,提高极限学习机的泛化能力;并用该算法对墨西哥帽子函数进行三维重构虚拟仿真实验。实验表明,这两种算法能够有效的降低重构误差,提高算法的泛化能力。该仿真实验可用于神经网络及Matlab虚拟仿真实验教学,对提高学生自主学习能力,编程与调试能力起到积极作用。 相似文献
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《实验室研究与探索》2016,(5)
由于交通流量的非线性、复杂性和不确定性,确定数学模型的预测方法难以满足交通管理控制中对预测精度和收敛速度的要求。为了对交通流进行准确、实时、高效的预测,提出将小波理论与神经网络相结合,并改进网络的训练过程从而构建改进型小波神经网络;同时运用遗传算法优化网络的初始权值,最终提高了预测精度,加快了收敛速度,避免陷入局部极小。通过仿真和分析,提出的方法具有较好的预测结果。 相似文献
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股票价格受众多不确定性因素影响。为更精准地预测股票指数,首先利用具有良好非线性寻优能力的遗传算法优化BP网络初始权值阈值设置,然后构建一个以开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、收盘价近5日移动平均线MA等6个输入变量、以下一天6个变量为输出变量的股指预测模型。对观察期内上证综指实证研究表明,经遗传算法优化后的BP 网络对股票指数预测平均误差为0.1%,其中成交量预测值比单纯BP神经网络算法误差减少0.71%,同时收敛速度得到提高。 相似文献
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针对路面抗滑性能预测任务中存在的指标单一和预测精度差等问题,在传统回声状态网络(echo state network, ESN)模型的基础上,提出了逻辑映射(logistic mapping, LM)和偏差丢失(bias dropout, BD)优化的改进回声状态网络模型(LM-BD-ESN)。其中,LM模块能够优化输入权重矩阵,从而与多变量非平稳序列数据产生更高的契合度;BD模块能够自主删除多余的存储单元,从而降低模型复杂度。针对路面材料与抗滑性能之间存在的非线性关系描述,基于三维测量仪采集路面的多组三维形貌数据,分别利用支持向量机(support vector machine, SVM)、相关向量机(relevance vector machine, RVM)、极限学习机(extreme learning machine, ELM)、ESN及LM-BD-ESN对路面抗滑数据进行分析验证。结果表明,所提LM-BD-ESN算法在预测任务中的均方根误差和平均绝对百分比误差分别为0.085 8和0.066 4,相较于其他算法具有更高的效率和精度。 相似文献
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为了提高脑力负荷分类准确率,提出一种将Bagging和极限学习机相结合的集成算法。用极限学习机（ELM）作为底层弱分类器,通过多数投票方式决定最终类别的标签,从而构建最终强分类器。实验结果表明,在脑力负荷识别研究问题上,该集成算法的分类准确率在4个被试数据集上分别达到了96.17%、96.02%、92.50%和93.50%。相较于传统的ELM算法,分类准确率在4个被试数据集上分别提升了1.59%、1.34%、2.86%和1.80%。并且新算法在精确率、灵敏度和特异度等评估标准上均高于传统ELM分类器。 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(1)
采用BP神经网络、原始极限学习机、正则极限学习机和傅里叶变换优化极限学习机算法分别进行手写体数字字符识别仿真实验,通过MINIST数据库中的10 000个手写体数字样本训练神经网络数据传输过程中的参数,用训练所得神经网络参数进行手写体数字识别仿真测试。比较4种算法的仿真效果,BP网络识别效果最好、训练速度最慢,原始极限学习机训练速度最快,正则极限学习机和傅里叶变换极限学习机优化算法识别正确率高于原始极限学习机,但增加了算法的时间复杂度。将该手写体数字字符识别仿真实验用于学生实验教学,可加强学生对神经网络相关知识的学习和理解,提高学生编程和工程应用能力。 相似文献