基于CS算法改进ELM的时间序列预测

基于CS算法改进ELM的时间序列预测
赵坤;覃锡忠;贾振红;王哲辉;牛红梅
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2018(039)008
【摘要】为解决现有时间序列预测模型稳定性差、训练时间长、预测精度低等问题,提出一种基于布谷鸟搜索(CS)算法改进的极限学习机(ELM)的时间序列预测模型.利用CS算法对ELM模型进行改进,自适应调节ELM的隐含层节点数,选取最优的一组输入权值和阈值,提高预测精度和稳定性,减少训练时间.实验结果表明,在单步预测方面,CS-ELM预测精度高,用时少,在稳定性方面达到了很好的效果,将CS-ELM 应用到话务量多步预测中,达到了很好的预测精度.
【总页数】5页(P2649-2653)
【作者】赵坤;覃锡忠;贾振红;王哲辉;牛红梅
【作者单位】新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐830000;新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐830000;新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐830000;新疆移动公司监控中心,新疆乌鲁木齐830000;新疆移动公司监控中心,新疆乌鲁木齐830000
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于时间序列与GWO-ELM模型的滑坡位移预测 [J], 廖康;吴益平;李麟玮;苗发盛;薛阳
2.基于粗糙集-混沌时间序列Elman神经网络的短期用电量预测 [J], 吴佳懋;李艳;符一健
3.基于ELM改进层集成架构的时间序列预测 [J], 樊树铭;覃锡忠;贾振红;牛红梅;王哲辉
4.基于时间序列延迟相关算法改进LSTM的臭氧浓度预测模型 [J], 铁治欣; 程晓宁; 林德守; 丁成富
5.基于Elman神经网络的短期风速时间序列预测及软件开发 [J], 郭明星;黄阮明;边晓燕;徐丽;宋天立;戚宇辰
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。