基于极限学习机的新型建筑材料力学性能预测方法

为减少新型建筑材料力学性能预测方法预测投入成本,提升预测效率,提出了基于极限学习机的新型建筑材料力学性能预测方法.提取新型建筑材料力学性能因子,不断加深对因子内部的了解,完善收集的数据信息,增强因子数据查找力度,进一步分析新型建筑材料力学性能因子的所处状态,按照内部分析准则转换因子存储方式,调节空间信息,利用获取的数据...     

一种基于AdaBoost的极限学习机分类方法

极限学习机是一种新型的单隐层前馈神经网络,在训练网络的过程中随机给定输入层权值和隐藏层偏差,所以训练速度非常快,但却导致了输出不稳定.提出了一种基于AdaBoost的极限学习机,把极限学习机作为AdaBoost的基本分类器,通过改变输入数据的权重,使得极限学习机的分类性能得到提升.实验结果表明了该方法与极限学习机和传统的神经网络相比,能够提高极限学习机的学习性能,并且使极限学习机输出更加稳定.     

基于正则极限学习机的烟草病毒病预测

为了对烟草病毒病的病情指数进行建模研究,采用了一种正则极限学习机算法：通过引入惩罚因子来权衡结构风险与经验风险的大小,进一步增强网络的泛化性．针对烟草病毒病的众多影响因素,采用灰色关联度算法选取主要影响因子．使用某地1984—1995年病情资料、相关虫情和气象资料,经过数据挖掘、建模仿真,将正则极限学习机应用于烟草病毒病预测中,效果较好,对烟草病毒病的防治具有指导意义．     

基于极限学习机的上证指数预测与分析

针对证券指数具有随机性、时变、波动性较大、非线性等特点,传统线性预测方法预测精度低等缺陷,提出了一种基于极限学习机的证券指数预测方法。极限学习机克服了BP神经网络的训练速度慢、过拟合、局部极值等缺陷,具有训练速度快、全局最优和泛化能力优异等优点。采用1991~2013年上证指数对算法性能进行训练,2014年数据做测试,对100个测试数据仿真结果表明,复相关系数高达0.9935,极限学习机是一种预测精度高、误差小的证券指数预测算法,预测结果可以为用户提供有价值的参考意见。     

基于深度极限学习机的柴油机尾气排放预测

准确预测拖拉机等柴油机械实际工况污染物排放在排放清单建立和区域污染物排放控制方面具有重要意义。基于拖拉机不同运行状态下发动机转速、油耗、燃烧比、CO、HC、NOX和PM等实测数据作为数据源,建立深度极限学习机(Deep Extreme Learning Machine,DELM）的预测模型,并对拖拉机怠速、行走和旋耕等基本工况下的污染物排放进行预测。为进一步评估DELM预测模型的适应性,将其与支持向量机(support vector machine, SVM)和前馈神经网络(Back propagation neural network, BPNN)模型进行对比分析。结果表明,1）DELM模型在预测排放时间序列方面具有一定优势,其预测拖拉机在怠速、行走和旋耕3种状态下的NOX、HC、CO和PM排放均方根误差均值分别为5.269×10-5、5.195×10-5、5.135×10-5和2.795×10-5。2）DELM模型与SVM和BP对比发现,DELM模型在鲁棒性以及适应性方面的优势显著。3）DELM方法的较高的准确度和泛化性,为基于发动机状态数据预测移动源尾气排放提供思路和方法。     

基于小波核函数极限学习机的模型预测控制模拟

针对醋酸精馏控制中,产品质量采用常规的温度间接控制存在精度低的问题,提出了一种基于小波核函数极限学习机的模型预测控制(KMPC)策略,在醋酸浓度软测量的基础上直接控制产品质量。鉴于小波核函数极限学习机(KELM)算法训练速度快并且稳定的特点,该控制系统采用KELM建立醋酸浓度控制器预测模型,以预测控制器的输出作为再沸器蒸汽流量控制器的设定值,构成串级调节系统,同时,以灵敏板温度、塔底温度、再沸器入口温度、压力等变量作为扰动变量,实现了对复杂精馏过程的前馈控制和非线性预测控制。运用ASPEN DYNAMICS流程模拟软件建立的醋酸精馏塔动态模型对KMPC策略进行仿真研究,结果表明,与传统DMC预测控制方案比较,塔底醋酸浓度控制精度有较大提高,控制结构简单,易于实施,能够实现产品质量的卡边控制。     

基于抽样方法的不确定极限学习机

实际应用中的大量数据具有不确定属性,而传统的挖掘算法无法直接应用在不确定数据集上.针对不确定数据的分类问题,提出一种基于抽样方法的不确定极限学习机.该算法通过抽样的方法,对不确定数据集中样本的抽样实例进行学习和分类,得到该不确定样本的所属类别的概率,从而实现了传统极限学习机分类算法对不确定数据的分类,并极大降低了不确定对象实例的枚举代价.实验结果表明,该算法在不确定数据的分类问题中具有较好的有效性和高效性.     

基于鲁棒极限学习机的污泥膨胀智能检测方法

污水处理运行数据中常含有离群点,严重影响污泥膨胀检测效果。针对该问题提出一种基于鲁棒极限学习机的智能检测方法。首先,考虑到极限学习机的输出权值由最小二乘估计获得,易受离群点的影响导致模型鲁棒性较差,通过引入M-估计技术构建基于鲁棒极限学习机(RELM)的离群点检测模型,实现离群点的检测和修正。其次,建立基于鲁棒极限学习机的污泥膨胀检测模型,根据污泥膨胀检测模型误差及阈值逻辑完成污泥膨胀的检测。最后,利用污水处理厂采集的运行数据对提出的智能检测方法进行验证。实验结果表明,本研究方法不仅可以实现离群点的有效修正,而且可以完成污泥膨胀的准确检测。     

基于状态转移算法的极限学习机

目前极限学习机在训练模型时存在占用计算资源多和模型精度低等问题.为了解决上述问题,提出了一种基于状态转移算法的极限学习机,可提升算法计算效率和模型精度.利用状态转移算法的全局搜索特性求解线性方程组,得到极限学习机的输出权重矩阵,进而完成建模.在分类和回归数据集上与极限学习机和其他主流算法进行对比,所提方法可以利用较少的隐藏层节点得到高精度的模型,同时具有更好的学习准确率.这种高性能的建模方式弥补了极限学习机的不足.     

基于核极限学习机的飞行器故障诊断方法

针对高超声速飞行器反作用控制系统(reaction control system, RCS)的推力器故障,展开了基于核极限学习机(kernel extreme learning machine, KELM)的故障诊断方法研究,并对该诊断方法进行了参数优化和核函数优化,为飞行器执行器故障提供了快速准确的诊断方法。结果表明:该方法可以克服对飞行器模型的依赖,以数据驱动的方式对飞行器执行器故障实现快速准确的诊断。     

基于极限学习机(ELM)的视线落点估计方法

基于极限学习机(ELM)所具有的训练速度快、适合多分类的特点,提出一种新的单摄像机视线追踪系统视线落点估计方法.在初始标定阶段,将多视线参数作为ELM输入,将视线在屏幕上的落点区域作为输出,将非线性多项式作为激活函数,通过初始标定获取ELM训练数据,建立视线特征参数和视线屏幕落点之间的映射模型.实验结果表明,通过对不同角度分布的视线落点进行估计和改变隐层单元数量进行训练,基于ELM的视线落点估计方法无论视线落点精度还是稳定性均优于传统的非线性多项式拟合方法.     

基于核极限学习机的下肢关节力矩预测方法

针对极限学习机(extreme learning machine, ELM)预测下肢关节力矩时,随机初始化输入权重和偏置影响模型准确度问题,提出一种基于核极限学习机(kernel based extreme learning machine, KELM)的下肢康复机器人关节力矩预测方法。该方法将高斯核函数与ELM相融合,并采用遗传算法(genetic algorithm, GA)与粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)结合的基因粒子群GAPSO对KELM的参数进行优化。首先,采集1位在跑步机上以0.4、0.5、0.6、0.7和0.8 m/s等5个不同速度行走的右下肢偏瘫患者运动数据并对数据进行预处理;其次,通过GAPSO对KELM进行优化,获得最优正则化系数C和核函数宽度参数S,将输出关节力矩与反向生物力学分析计算的关节作比较;最后,利用均方根误差(root mean square error, RMSE)和相关系数P来评价算法优越性。实验结果表明,基于GAPSO优化后的KELM(GAPSO-KELM)算法相对于PSO-KELM算法、KELM算法...     

基于极限学习机的胰岛素评价模型

为了正确评价胰岛素在人体血糖调节中的重要作用,提出搭建一种基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)方法的胰岛素评价预测模型.提出的胰岛β细胞功能评价方法,选取了人体空腹时的血糖浓度、空腹胰岛素浓度、糖耐量实验后的血糖浓度和胰岛素浓度等14个生理数据作为输入参数,对早期胰岛素分泌指数、胰...     

基于极限学习机的谐波电流检测方法

谐波电流检测的实时性和准确度直接影响有源电力滤波器的谐波补偿效果.针对基于传统神经网络谐波检测方法的不足,提出了一种基于极限学习机的谐波电流检测新方法.首先详细给出了极限学习机的训练样本的组成和训练方法,然后构造检测模型实现对谐波电流幅值和相位的检测.仿真结果表明,该谐波电流检测方法的检测精度普遍达到10-6,在有白噪声影响的情况下检测精度达到10-4,与基于传统神经网络的谐波检测方法相比具有更高的检测精度和更强的泛化能力,更加适用于谐波源固定的场合.     

基于差分进化极限学习机的电力系统暂态稳定评估方法

电力系统暂态稳定性的破坏可以对电力系统的安全稳定运行产生严重冲击,准确、快速地暂稳评估方法能够提高电力系统的安全防御能力。极限学习机由于其速度快、泛化性能好被应用到电力系统暂态稳定评估中。为了提高极限学习机的评估性能,利用基于差分进化算法的优化方法和序列浮动后向特征选择算法对极限学习机暂态稳定评估性能进行提升。首先对输入特征通过主元分析降维并利用序列浮动后向算法进行特征选择,再将最优特征集输入差分进化极限学习机进行暂态稳定评估,最后在新英格兰10机39节点系统中进行验证分析,结果表明,所提模型与其他极限学习机模型相比,大大提升了其在暂态稳定分类评估中的性能。     

基于云计算和改进极限学习机的电网负荷预测

随着智能电网和通信技术的迅速发展,电网系统采集的用户数据规模呈指数增长,传统电网负荷预测方法难以满足海量负荷数据情形下的高效分析和计算需求。据此,依托电力系统数据采集云平台,提出一种基于云计算和改进极限学习机的电网负荷预测模型,采用Map-Reduce网络架构,部署于Hadoop平台,利用分布式计算方式进行电网负荷的精准建模和预测分析。结果表明,相比已有方法,本研究方法具有负荷预测精度高、运行速度快的优势,可为后续智能电网系统建设及管理运用提供一种新颖的解决思路。     

优化极限学习机的序列最小优化方法

针对传统二次规划求解方法训练优化极限学习机(OMELM)存在速度慢和效率低的问题,提出了单变量迭代序列最小优化(SSMO)算法.该算法通过在框式约束中优化拉格朗日乘子来实现目标函数的最小化:首先在初始化拉格朗日乘子中选择使目标函数值下降最大的拉格朗日乘子,将该拉格朗日乘子作为目标函数的唯一变量;然后求解目标函数的最小值并更新该变量的值;重复这个过程直到所有的拉格朗日乘子都满足二次规划问题的Karush-Kuhn-Tucker条件为止.实验结果表明:SSMO算法只需调节很少的参数值便可得到足够好的泛化性能;采用SSMO算法的OMELM方法在泛化性能上要好于采用序列最小优化算法的支持向量机方法;在随机数据集测试中,SSMO算法具有较好的鲁棒性.     

基于极限学习机(ELM)的连铸坯质量预测

针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50％、57.5％、70％和72.5％;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85％和82.5％,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法.     

并行极限学习机在洪水预测中的应用研究

研究洪水预测的神经网络模型,要求模型保证一定的运行效率和准确度。文中应用并行极限学习机建立的洪水预测模型预报精度达到应用水平,可以用于渭河和汉江流域的洪水预报。并行极限学习机兼有极限学习机和并行计算的优点,不需要反复迭代调整隐层节点,通过训练后即可进行预测,运行效率高,预报效果较好,具有一定的实用价值。