基于即时学习的集成神经网络及其干点预测

• 作者: 吴朔枫 颜学峰
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 即时学习 集成 干点
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 696-701
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 3571字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14135/j.cnki.1006-3080.2016.05.017

摘要

针对单个神经网络泛化能力差、对不同样本预测精度波动大的问题,提出了一种基于即时学习集成神经网络方法.首先,基于训练样本,建立多个不同的神经网络模型.其次,根据即时学习的思想,在对样本进行预测时,在训练样本中寻找与预测样本最接近的若干邻近样本,根据各网络对邻近样本的训练误差,即时形成各神经网络的集成权重,实时构造集成神经网络模型,对预测样本进行预测.最后,将该方法应用于初顶石脑油干点的预测,相比于文献中提出的方法,得到了更好的预测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	颜学峰	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	61	628	12.0	22.0
2	吴朔枫	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	1	3	1.0	1.0