【摘 要】
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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
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,中国移动通信集团新疆有限公司
【基金项目】
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中国移动通信集团新疆有限公司研究发展基金项目(XTM2013-2788)
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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。
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