短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的集成改進(jìn)極端學(xué)習(xí)機(jī)方法
2009-04-03 01:18:04程松閆建偉趙登福王圈王海明
西安交通大學(xué)學(xué)報(bào) 2009年2期
程 松 閆建偉 趙登?！⊥酢∪Α⊥鹾Ｃ?/p>
摘要：首次將極端學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)理論引入短期負(fù)荷預(yù)測(cè)領(lǐng)域，并以BFGS擬牛頓法對(duì)ELM網(wǎng)絡(luò)左側(cè)權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練調(diào)整。形成基于迭代一解析的改進(jìn)ELM預(yù)測(cè)模型。同時(shí)，采用集成技術(shù)Boosting算法，生成多個(gè)差異度大的改進(jìn)ELM子網(wǎng)絡(luò)，對(duì)其進(jìn)行加權(quán)組合，構(gòu)建了集成改進(jìn)極端學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)模型。該模型不僅有效避免了極端學(xué)習(xí)機(jī)左側(cè)權(quán)值隨機(jī)給定的輸出穩(wěn)定性問(wèn)題，而且克服了單一網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型泛化能力較差等缺陷。
關(guān)鍵詞：極端學(xué)習(xí)機(jī)；短期負(fù)荷預(yù)測(cè)；訓(xùn)練；集成技術(shù)
中圖分類(lèi)號(hào)：TM715文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：0253—987X(2009)02—0106—05
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