【摘 要】
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时间序列数据通常是指一系列带有时间间隔的实值型数据,广泛存在于煤矿、金融和医疗等领域.为解决现有时间序列数据分类问题中存在的含有大量噪声、预测精度低和泛化性能差的问题,提出了一种基于正则化极限学习机(RELM)的时间序列数据加权集成分类方法.首先,针对时间序列数据中所含有的噪声,利用小波包变换方法对时间序列数据进行去噪处理.其次,针对时间序列数据分类方法预测精度低、泛化性能较差的问题,提出了一种基于RELM的加权集成分类方法.该方法通过训练正则化极限学习机(RELM)隐藏层节点数量的方法,有效选取RELM
【机 构】
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辽宁工程技术大学力学与工程学院,辽宁 阜新 123000;辽宁大学信息学院,辽宁 沈阳 110036
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时间序列数据通常是指一系列带有时间间隔的实值型数据,广泛存在于煤矿、金融和医疗等领域.为解决现有时间序列数据分类问题中存在的含有大量噪声、预测精度低和泛化性能差的问题,提出了一种基于正则化极限学习机(RELM)的时间序列数据加权集成分类方法.首先,针对时间序列数据中所含有的噪声,利用小波包变换方法对时间序列数据进行去噪处理.其次,针对时间序列数据分类方法预测精度低、泛化性能较差的问题,提出了一种基于RELM的加权集成分类方法.该方法通过训练正则化极限学习机(RELM)隐藏层节点数量的方法,有效选取RELM基分类器;通过粒子群优化(PSO)算法,对RELM基分类器的权值进行优化;实现对时间序列数据的加权集成分类.实验结果表明,该分类方法能够对时间序列数据进行有效分类,并提升了分类精度.
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