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基于改进稀疏KELM的在线非平稳动态系统状态预测方法
基于改进稀疏KELM的在线非平稳动态系统状态预测方法
作者:
刘星
朱敏
熊厚情
赵建印
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
超限学习机
遗忘因子
自适应时变正则化因子
状态预测
摘要:
本文针对基于核的增量超限学习机(kernel based incremental extreme learning machine,KB-IELM)对非平稳动态系统的时变状态跟踪能力不足的问题,提出一种新型的状态预测方法.通过融合遗忘因子和自适应时变正则化因子构建新的目标函数.通过最小化字典的快速留一交叉验证(fast leave-one-out cross-validation, FLOO-CV)误差,选择具有预定规模的关键节点以构成字典.通过融合遗忘因子,为字典中各关键节点按时间顺序分配不同权重.基于FLOO-CV原则,使用天牛须搜索(beetle antennae search,BAS)算法为不同的非线性区域赋予不同的正则化参数.通过矩阵初等变换和分块求逆,实现核权重向量的在线递推更新.将模型应用于非平稳M ackey-Glass混沌时间序列预测和某型飞机发动机的状态预测.所提算法相比于最新的非平稳在线序列核超限学习机(non-stationary online sequential kernel extreme learning machine,NOS-KELM)和融合自适应正则化因子的在线稀疏核超限学习机(online sparse kernel extreme learning machine with adaptive regulation factor,OSKELM-ARF)两种方法,其训练精度分别提升了66.67%、50.72%、预测精度提升了67.02%、56.34%,最大预测误差减少了67.27%、51.09%,平均相对误差率分别减少了67.18%、59.62%.实验证明所提算法有效提升了在线预测的精度.
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文献信息
篇名
基于改进稀疏KELM的在线非平稳动态系统状态预测方法
来源期刊
系统工程与电子技术
学科
航空航天
关键词
超限学习机
遗忘因子
自适应时变正则化因子
状态预测
年,卷(期)
2020,(9)
所属期刊栏目
系统工程
研究方向
页码范围
2022-2032
页数
11页
分类号
V243
字数
9502字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-506X.2020.09.18
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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1
赵建印
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刘星
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传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
超限学习机
遗忘因子
自适应时变正则化因子
状态预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统工程与电子技术
主办单位:
中国航天科工防御技术研究院
中国宇航学会
中国系统工程学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-506X
CN:
11-2422/TN
开本:
16开
出版地:
北京142信箱32分箱
邮发代号:
82-269
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
10512
总下载数(次)
24
总被引数(次)
116871
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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