基于鲁棒极端学习机的混沌时间序列建模预测OA北大核心CSCDCSTPCD
Chaotic time series prediction based on robust extreme learning machine
针对混沌时间序列预测模型易受异常点影响,导致模型预测精度低的问题,在贝叶斯框架下提出一种鲁棒极端学习机.所提模型将具有重尾分布特性的高斯混合分布作为模型输出似然函数,得到一种对异常点和噪声更具鲁棒性的预测模型.但由于将高斯混合分布作为模型输出似然函数后,模型输出的边缘似然函数变成难以解析处理的形式,因此引入变分方法进行近似推理,实现模型参数的估计.在加入异常点和噪声的情况下,将所提模型应用于大气环流模拟模型方程Lorenz序列以及Rossler混…查看全部>>
Chaos is seemingly irregular and analogous to random movement happening in a determinative system in nature, and more and more types and numbers of time series with chaotic characteristics are obtained from the actual systems, such as atmospheric circulation, temperature, rainfall, sunspots, and the Yellow River flow. The chaotic time series prediction has become a research hotspot in recent years. Because neural network can be strongly approximated nonlinea…查看全部>>
沈力华;陈吉红;曾志刚;金健
华中科技大学机械科学与工程学院,武汉 430074华中科技大学机械科学与工程学院,武汉 430074华中科技大学自动化学院,武汉 430074华中科技大学机械科学与工程学院,武汉 430074
极端学习机鲁棒混沌时间序列预测
extreme learning machinerobustchaotic time seriesprediction
《物理学报》 2018 (3)
数控加工实时数据的三维色谱图分析方法研究
26-37,12
国家自然科学基金(批准号:51575210)和国家科技重大专项(批准号:2014ZX04001051)资助的课题.Project supported by the National Natural Science Foundation of China(Grant No. 51575210)and the National Science and Technology Major Project of the Ministry of Science and Technology of China(Grant No. 2014ZX04001051).
评论