【摘 要】
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针对极限学习机(ELM)只考虑样本重要性和非线性映射能力较弱等问题,提出了一种基于特征加权核极限学习机算法(Feature Weighted Kel ELM,FWKELM).方法从样本的特征重要性出发
【机 构】
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河南省水文水资源局;西安现代控制技术研究所;
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针对极限学习机(ELM)只考虑样本重要性和非线性映射能力较弱等问题,提出了一种基于特征加权核极限学习机算法(Feature Weighted Kel ELM,FWKELM).方法从样本的特征重要性出发,利用自助特征加权(Bootstrap feature weights)算法对极限学习机的激活函数进行了加权处理.为了验证该算法的有效性,对黄河流域的含沙量进行了预测.通过对含沙量的仿真实验,与原极限学习机算法相比,文章提出的FWKELM算法在预测精度和泛化性能上均优于原算法.
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