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加权极限学习机的多变量时间序列预测方法

叶秋生 陈晓云

福州大学学报(自然科学版)2016,Vol.44Issue(3):437-442,6.
福州大学学报(自然科学版)2016,Vol.44Issue(3):437-442,6.DOI:10.7631/issn.1000-2243.2016.03.0437

加权极限学习机的多变量时间序列预测方法

Multivariate time series prediction based on weighted extreme learning machine

叶秋生 1陈晓云1

作者信息

  • 1. 福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350116
  • 折叠

摘要

关键词

加权极限学习机/多变量时间序列/预测/kN近邻密度估计

Key words

weighted extreme learning machine/multivariate time series/prediction/kN nearest neighbor density estimation

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

叶秋生,陈晓云..加权极限学习机的多变量时间序列预测方法[J].福州大学学报(自然科学版),2016,44(3):437-442,6.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(71273053) (71273053)

福建省自然科学基金资助项目(2014J01009) (2014J01009)

福州大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSTPCD

1000-2243

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