基于极限学习机的时间序列预测

来源 :沈阳工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：json03

【摘要】

：

时间序列中蕴含了大量有价值的信息,时间序列预测是指通过对已知数据分析估计其未来的发展趋势,准确地对时间序列进行预测可以有效地指导人们的生产生活。极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)作为一种快速的学习算法,被广泛地应用于时间序列预测。与传统前馈神经网络相比,极限学习机只需要随机设置输入权值和隐层阈值,输出权值可以通过求解一个线性方程组得到,其训练过程无需迭代,一步完

【作者】

：

王刚

【出处】

：

沈阳工业大学

【发表日期】

：

2019年08期

【关键词】

：

时间序列经验模态分解改进极限学习机神经网络预测

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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技术领域,包括主机、控制电路和计算机三部分组成,主机包括由棱镜。敏感膜敏感芯片、半导 Ue*M#

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