【摘 要】
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为了提高极限学习机(ELM)网络的稳定性,提出基于改进粒子群优化的极限学习机(IPSO-ELM).结合改进的粒子群优化算法寻找ELM网络中最优的输入权值、隐层偏置及隐层节点数.通过
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室,海西政务大数据应用协同创新中心
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为了提高极限学习机(ELM)网络的稳定性,提出基于改进粒子群优化的极限学习机(IPSO-ELM).结合改进的粒子群优化算法寻找ELM网络中最优的输入权值、隐层偏置及隐层节点数.通过引入变异算子,增强种群的多样性,并提高收敛速度.为了处理大规模电力负荷数据,提出基于Spark并行计算框架的并行化算法(PIPSO-ELM).基于真实电力负荷数据的实验表明,PIPSO-ELM具有更高的稳定性及可扩展性,适合处理大规模的电力负荷数据.
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