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针对传统增量型随机权神经网络(I-RVFLNs)存在网络参数难以优化确定、模型收敛速度慢和结构复杂的问题,提出一种优化增量型随机权神经网络算法,即O-I-RVFLNs。与传统I-RVFLNs不同,所提O-IRVFLNs算法首先设定了一个期望的建模残差向量,然后在每次新增隐层节点时,选择可以达到或小于此节点期望残差的输入权值和偏置作为该节点的输入参数,进而提高网络的收敛速度。除此之外,考虑到算法在不断迭代更新过程中建模误差越来越小,下降趋势越来越不明显的问题,将各指标参数相邻两次迭代均方根误差的差值考虑在算