基于ELM神经网络的FAST节点位移预测研究

发布时间：2018-08-01 13:57

【摘要】：针对ELM神经网络隐含层节点数目需要人工设定,容易出现过拟合现象从而导致网络的泛化能力降低的问题,引出了基于误差最小化的ELM神经网络的改进方法 EM_ELM算法,并在理论上论证了EM_ELM算法对于提高ELM神经网络预测精度和泛化能力的可行性.随后将EM_ELM算法应用到FAST节点位移的预测模型中,并且进行了仿真验证.仿真结果表明虽然EM_ELM神经网络在训练时间上有了一定的损失,但是仍能满足实时性的要求,而且它的预测精度和泛化能力都得到提升,证明了改进算法的有效性与可行性,进一步说明了EM_ELM神经网络更适合应用于FAST节点位移预测.
[Abstract]:Aiming at the problem that the number of hidden layer nodes in ELM neural network needs to be manually set, it is easy to overfit the network, which leads to the reduction of the generalization ability of the network. The improved EM_ELM algorithm based on ELM neural network with minimum error is introduced. The feasibility of EM_ELM algorithm for improving the prediction accuracy and generalization ability of ELM neural network is demonstrated theoretically. Then the EM_ELM algorithm is applied to the prediction model of FAST node displacement, and the simulation is carried out. The simulation results show that although the EM_ELM neural network has a certain loss in training time, it can still meet the real-time requirements, and its prediction accuracy and generalization ability are improved, which proves the effectiveness and feasibility of the improved algorithm. It is further explained that EM_ELM neural network is more suitable for FAST node displacement prediction.
【作者单位】： 东北大学计算机科学与工程学院;中国科学院国家天文台;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11273001)
【分类号】：P111.44;TP183

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