【摘 要】
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一致性预测作为一个集合预测框架,具有预测结果错误率可控这一优良特性,并受到诸多高风险低容错应用领域的青睐。然而,由于其计算框架的限制,原始的一致性预测计算速度慢,难以应用到需要实时处理数据的应用场合。本文从一致性预测的算法框架和底层算法入手,将近年来提出的刀切法一致性预测和具有快速学习能力的随机权网络相结合,并利用随机权网络可以快速计算训练集标签的留一交叉估计这一特性,提出了基于随机权网络、流形正
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一致性预测作为一个集合预测框架,具有预测结果错误率可控这一优良特性,并受到诸多高风险低容错应用领域的青睐。然而,由于其计算框架的限制,原始的一致性预测计算速度慢,难以应用到需要实时处理数据的应用场合。本文从一致性预测的算法框架和底层算法入手,将近年来提出的刀切法一致性预测和具有快速学习能力的随机权网络相结合,并利用随机权网络可以快速计算训练集标签的留一交叉估计这一特性,提出了基于随机权网络、流形正则化随机权网络和递归随机权网络的一致性预测算法,同时证明了基于随机权网络、流形正则化随机权网络的一致性预测算法在大样本下的可靠性,并对算法的有效性进行了说明。本文算法在仿真数据集和实际数据集上进行了检验和应用。对于基于随机权网络的一致性预测算法,实验在经验上证明了算法在加快一致性预测学习速度的同时,保持了预测的可靠性和有效性,适用于高风险低容错且需要实时处理数据的应用场景中;对于基于流形正则化随机权网络的一致性预测算法,实验在经验上证明了算法的可靠性,且其中的一致性分类算法可以使预测结果更有效;对于基于递归随机权网络的一致性预测算法,实验在经验上证明了算法的可靠性,并展现出算法在混沌时间序列区间预测中的诸多优势。
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