【摘 要】
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针对极限学习机易陷入过度学习和隐层节点数目难确定的问题,提出基于双层差分进化算法的极限学习机（双层DE-ELM）预测模型,把极限学习机（ELM）的隐层节点数目和节点参数作为差分进
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针对极限学习机易陷入过度学习和隐层节点数目难确定的问题,提出基于双层差分进化算法的极限学习机（双层DE-ELM）预测模型,把极限学习机（ELM）的隐层节点数目和节点参数作为差分进化（DE）算法的外层和内层进化个体,利用DE算法通过自然选择淘汰机制对其进行学习和完善。将该模型应用于上证综合指数和标准普尔500指数的短、中期预测,并与DE-ELM等模型的预测结果进行对比分析。实证结果表明：双层DE-ELM预测模型能够有效地选择隐层节点数目和参数,具有较强的预测能力和较高的稳定性。
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