基于最优定界椭球-极限学习机算法自适应软测量建模的应用

来源 :科学技术与工程 | 被引量 : 1次 | 上传用户：flordkk

【摘要】

：

针对传统滑动窗更新模型时忽略最新数据和待测样本相似性,以及即时学习未考虑相似样本和待测样本的时间间隔问题,采用基于最优定界椭球-极限学习机算法(optimal bounding ellipsoid-extreme learning machine,OBE-ELM)的自适应软测量建模方法将即时学习和滑动窗模型相结合来解决上述问题。首先用初始窗口数据建立ELM模型。当有待测样本到来时,利用SPE和T~

【作者】

：

刘宁睢璐璐闫飞阎高伟

【机构】

：

山西省自动化研究所,太原理工大学电气动力与工程学院

【出处】

：

科学技术与工程

【发表日期】

：

2018年25期

【关键词】

：

滑动窗口极限学习机即时学习最优定界椭球算法 moving windowextreme learning machinejust-in-time learn

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61450011,61703300)和山西省自然科学基金(2015011052)资助

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