具有广义正则化与遗忘机制的在线贯序超限学习机

发布时间：2018-12-12 21:48

【摘要】：针对非平稳时间序列预测问题,提出一种具有广义正则化与遗忘机制的在线贯序超限学习机算法.该算法以增量学习新样本的方式实现在线学习,以遗忘旧的失效样本的方式增强对非平稳系统的动态跟踪能力,并通过引入一种广义的l2正则化使其具有持续的正则化功能,从而保证算法的持续稳定性.仿真实例表明,所提出算法具有较同类算法更好的稳定性和更小的预测误差,适用于具有动态变化特性的非平稳时间序列在线建模与预测.
[Abstract]:Aiming at the prediction of non-stationary time series, an on-line sequential over-limit learning machine algorithm with generalized regularization and forgetting mechanism is proposed. The algorithm realizes online learning by incremental learning new samples, enhances dynamic tracking ability to non-stationary systems by forgetting old failure samples, and makes it have continuous regularization function by introducing a generalized L _ 2 regularization. In order to ensure the stability of the algorithm. Simulation examples show that the proposed algorithm has better stability and smaller prediction error than the same algorithm, and is suitable for on-line modeling and prediction of non-stationary time series with dynamic characteristics.
【作者单位】： 南京航空航天大学计算机科学与技术学院;盐城师范学院信息工程学院;中国民航大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61603326,61379064,61273106) 国家科技支撑计划课题(2014BAJ04B02) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(3122014D032) 中国民航信息技术科研基地开放课题(CAAC-ITRB-201401)
【分类号】：TP181

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本文编号：2375300