【摘 要】
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针对现有预测方法对动态系统瞬时状态预测能力精度较低的问题,以超限学习机(ELM)为建模基础,将基于核的增量极限学习机应用于状态预测.由于增量学习的应用,使得模型中可以适
【机 构】
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海军航空大学 烟台264001;海军航空大学 烟台264001;中国人民解放军91967部队 邢台054102;中国人民解放军92727部队 长治046000;中国人民解放军92635部队 青岛266
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针对现有预测方法对动态系统瞬时状态预测能力精度较低的问题,以超限学习机(ELM)为建模基础,将基于核的增量极限学习机应用于状态预测.由于增量学习的应用,使得模型中可以适用在线状态数据按照时间序列到达的特点,避免重新训练并减少时间的开销.同时核函数的应用有效提高了模型的计算效率,在提高算法稳定性的同时,有效提高了状态预测的准确性.以两个实例来进行仿真实验.结果 表明所提算法与相比于ReOS-ELM、ALD-KOS-ELM和FOKELM三种方法,具有明显的优势.
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