【摘 要】
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文章将单一预测模型的模拟值作为极限学习机的输入,同时考虑新旧历史数据对预测模型的影响,给出一种基于核极限学习机的变权非线性组合预测方法,构建了带时间权重的极限学习机组合预测模型。针对极限学习机输出矩阵参数赋值较多和新数据不断引入的问题,结合支持向量机中的核思想解决参数赋值问题,采用矩阵变换原理,建立满足新数据逐步引入的递归算法,给出了在线核极限学习机组合预测算法,有效降低了组合预测模型的计算量。结果显示,核极限学习机能显著提升组合预测模型的精度。
【机 构】
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广西财经学院信息与统计学院,广西财经学院广西教育绩效评价研究协同创新中心
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目(19BTJ053)。
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文章将单一预测模型的模拟值作为极限学习机的输入,同时考虑新旧历史数据对预测模型的影响,给出一种基于核极限学习机的变权非线性组合预测方法,构建了带时间权重的极限学习机组合预测模型。针对极限学习机输出矩阵参数赋值较多和新数据不断引入的问题,结合支持向量机中的核思想解决参数赋值问题,采用矩阵变换原理,建立满足新数据逐步引入的递归算法,给出了在线核极限学习机组合预测算法,有效降低了组合预测模型的计算量。结果显示,核极限学习机能显著提升组合预测模型的精度。
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