关键词： 风速   预测   极限学习机   小波分解   相空间重构  

摘要： 提出一种基于小波分解(Wavelet Decomposition,WD)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的新型短期风速组合预测模型。首先,采用小波分解将风速序列分解成不同频段的分量,以降低序列的非平稳性;其次,为避免极限学习机输入维数选取的随意性等问题,先对各分量进行重构相空间,再使用改进的极限学习机对各分量分别建模预测;最后,将各分量预测结果叠加得到最终预测结果。实验结果表明,文章所提的组合预测模型具有较高的预测精度。

关键词： 洪水预测   水文数据   并行极限学习机   MapReduce  

摘要： 研究洪水预测的神经网络模型,要求模型保证一定的运行效率和准确度。文中应用并行极限学习机建立的洪水预测模型预报精度达到应用水平,可以用于渭河和汉江流域的洪水预报。并行极限学习机兼有极限学习机和并行计算的优点,不需要反复迭代调整隐层节点,通过训练后即可进行预测,运行效率高,预报效果较好,具有一定的实用价值。

关键词： 极限学习机   纱线质量   粒子群算法   质量预测  

摘要： 由于随机给定输入权值和偏差,极限学习机(extreme learning machine,ELM)通常需要较多隐含层节点才能达到理想精度.结合粒子群算法具有全局搜索能力的优势,提出一种基于改进ELM算法的纱线质量预测模型,采用改进粒子群算法优化ELM算法的输入权值矩阵和隐含层偏差,计算出输出权值矩阵,以减少隐含层节点数.试验结果表明,相比于ELM算法,改进ELM算法能够依靠更少的隐含层节点获得更高精度,相对误差降低2.70%,可为纱线质量预测与控制提供更有效的工具,具有广泛的推广实用性.

关键词： 故障预测   时间序列   在线贯序极限学习机   l2-正则化   遗忘机制  

摘要： 为了解决在线贯序极限学习机(OS-ELM)算法容易产生奇异矩阵、算法贯序更新过程中没有考虑训练样本时效性的问题,提出基于l2-正则化和自适应遗忘因子的OS-ELM(RFOS-ELM)算法。RFOS-ELM在初始阶段加入正则化机制,克服因矩阵奇异而降低OS-ELM泛化能力的缺点。在贯序更新阶段,RFOS-ELM通过引入自适应遗忘因子实时调整新旧训练样本所占比重,推导正则化条件下带遗忘因子RFOS-ELM的递推更新算法,提高其对动态变化系统的跟踪能力。某型无人机机载发射机故障预测实例表明,相比于传统OS-ELM和正则化OS-ELM算法,本文提出方法具有更高的预测精度。

关键词： 风电功率   区间预测   核极限学习机   粒子群  

摘要： 风电功率预测能为电网规划和运行提供重要依据,传统预测方法多为点预测,其结果一般有不同程度的误差,区间预测方法能有效描述风电输出功率的不确定性因而逐步受到重视。针对短期风电功率概率区间预测问题,提出一种基于粒子群优化的核极限学习机(PSO-KELM)模型,用于风电功率区间预测。通过核极限学习机(KELM)建立预测模型,采用粒子群算法对KELM的输出权值进行优化,寻找最优预测区间上下限,充分利用了KELM学习速度快、泛化能力强的优点,实现了对风电功率的快速区间预测。通过与PSO-ELM模型对比分析风电场在不同置信水平下的概率预测结果,发现PSO-KELM模型的预测精度更高,速度更快,能够为风电功率区间预测及风电并网安全稳定运行提供决策支持。

关键词： 蒸散   模型   作物   极限学习机   参考作物蒸散量   预测模型   川中丘陵区  

摘要： 为实现气象资料缺乏情况下参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)高精度预测,以气象因子的不同组合为输入参数,利用FAO-56 Penman-Monteith公式计算的ET0作为预测标准值建立基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)的ET0预测模型。选取川中丘陵区7个气象站点1963-2012年逐日气象资料进行模型训练与测试,并将模拟结果同Hargreaves、Priestley-Taylor、Makkink及Irmark-Allen等4种常用模型进行对比。结果表明:ELM模型能很好地反映气象因子同ET0间复杂的非线性关系,且模拟精度较高;基于最高和最低温度的ELM模型模拟精度(均方根误差和模型效率系数分别为0.504 mm/d和0.827)高于Hargreaves模型(均方根误差和模型有效系数分别为0.692 mm/d和0.741);基于最高、最低温度和辐射的ELM模型模拟精度(均方根误差和模型有效系数分别为0.291 mm/d和0.938)明显高于Priestley-Taylor(均方根误差和模型有效系数分别为0.467 mm/d和0.823)、Makkink(均方根误差和模型有效系数分别为0.540 mm/d和0.800)和Irmark-Allen模型(均方根误差和模型有效系数分别为0.880 mm/d和0.623)。因此基于最高、最低温度和辐射的ELM模型可以作为气象资料缺乏情况下川中丘陵区ET0计算的推荐模型。该研究可为川中丘陵区气象资料缺乏情境下ET0精确计算提供科学依据。

关键词： 预测   组合预测方法   灰色预测   极限学习机   灰色极限学习机  

摘要： 预测是一种根据已知数据在过去一定时间段内呈现出的发展的规律性对未来发展趋势进行描述的行为。近年来,预测被应用到很多领域,如电价预测、股票价格预测和气象预测等。然而传统的预测方法由于其精度不高或速度不快等问题,无法满足当今预测领域的需求。针对传统预测方法存在的问题,基于组合预测的思想,结合强化学习的累积函数的概念,提出了结合灰色预测模型和极限学习机的组合预测方法。算法在微软股票信息、Mackey-Glass时间序列数据和台湾液晶屏制造业的制造数据等实验数据集上进行了相关实验,结果表明该算法是有效的。

关键词： 醋酸精馏   模型预测控制   软测量   小波核极限学习机  

摘要： 针对醋酸精馏控制中,产品质量采用常规的温度间接控制存在精度低的问题,提出了一种基于小波核函数极限学习机的模型预测控制(KMPC)策略,在醋酸浓度软测量的基础上直接控制产品质量。鉴于小波核函数极限学习机(KELM)算法训练速度快并且稳定的特点,该控制系统采用KELM建立醋酸浓度控制器预测模型,以预测控制器的输出作为再沸器蒸汽流量控制器的设定值,构成串级调节系统,同时,以灵敏板温度、塔底温度、再沸器入口温度、压力等变量作为扰动变量,实现了对复杂精馏过程的前馈控制和非线性预测控制。运用ASPEN DYNAMICS流程模拟软件建立的醋酸精馏塔动态模型对KMPC策略进行仿真研究,结果表明,与传统DMC预测控制方案比较,塔底醋酸浓度控制精度有较大提高,控制结构简单,易于实施,能够实现产品质量的卡边控制。

关键词： 股票价格   核极限学习机   在线预测   鲁棒性  

摘要： 为了对股票价格进行准确、快速的在线预测,提出一种在线核极限学习机算法(OL-KELM)的股票价格预测模型.首先收集股票价格数据,采用相空间重构理论建立学习样本,然后将学习样本输入在线核极限学习机中进行学习,建立股票价格预测模型,最后对国药股份(600511)股票收盘价进行仿真实验.结果表明,相对于其他股票价格预测模型,OL-KELM提高了股票价格预测的准确性,可以准确地刻画股票价格的变化趋势.

关键词： 微电网   短期负荷预测   极限学习机   周期更新  

摘要： 针对以单个或集体用户为业主的用户侧小容量微电网,考虑到成本约束及用电特征的不确定性,提出了一种基于核函数极限学习机的微电网短期负荷预测方法。使用核函数极限学习机、启发式遗传算法和分时训练样本,建立了包含离线参数寻优与在线负荷预测的预测模型;通过模型参数的周期更新来保证算法最优参数的时效性,同时降低在线预测系统的计算复杂度与历史数据存储量。通过对不同容量、类型的用户侧微电网进行短期负荷预测,分析了预测结果的准确度、参数周期更新的效果、预测结果对经济运行的影响和预测方法的计算效率。