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基于Cholesky分解的增量式RELM及其在时间序列预测中的应用

张弦 王宏力

基于Cholesky分解的增量式RELM及其在时间序列预测中的应用

张弦, 王宏力
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  • 针对应用于混沌时间序列预测的正则极端学习机(RELM)网络结构设计问题,提出一种基于Cholesky分解的增量式RELM训练算法.该算法通过逐次增加隐层神经元的方式自动确定最佳的RELM网络结构,并以Cholesky分解方式计算其输出权值,有效减小了隐层神经元递增过程的计算代价.混沌时间序列预测实例表明,该算法可有效实现最佳RELM网络结构的自动确定,且计算效率高.利用该算法训练后的RELM预测模型具有预测精度高的优点,适用于混沌时间序列预测.
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-01-11
  • 修回日期:  2011-02-23
  • 刊出日期:  2011-11-15

基于Cholesky分解的增量式RELM及其在时间序列预测中的应用

  • 1. 第二炮兵工程学院自动控制工程系,西安 710025

摘要: 针对应用于混沌时间序列预测的正则极端学习机(RELM)网络结构设计问题,提出一种基于Cholesky分解的增量式RELM训练算法.该算法通过逐次增加隐层神经元的方式自动确定最佳的RELM网络结构,并以Cholesky分解方式计算其输出权值,有效减小了隐层神经元递增过程的计算代价.混沌时间序列预测实例表明,该算法可有效实现最佳RELM网络结构的自动确定,且计算效率高.利用该算法训练后的RELM预测模型具有预测精度高的优点,适用于混沌时间序列预测.

English Abstract

参考文献 (35)

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