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气候变化预测问题研究迫在眉睫。提出一种基于粒子群优化的集成算法,用在线连续极限学习机作为基分类器,根据不同的激励函数集成基分类器,用粒子群算法优化集成分类器的权值,投票得出最终结果。实验结果表明,该方法与基于梯度的算法相比,具有较高的准确率、g-mean及较好的灵活性。
基于极限学习机集成的气候变化预测研究
【摘 要】
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气候变化预测问题研究迫在眉睫。提出一种基于粒子群优化的集成算法,用在线连续极限学习机作为基分类器,根据不同的激励函数集成基分类器,用粒子群算法优化集成分类器的权值,
【机 构】
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辽宁师范大学计算机与信息技术学院
【出 处】
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软件导刊
【发表日期】
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2016年3期
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