改进型极限学习机模型在粮食产量预测中的应用
吴耀东
新疆工程学院 乌鲁木齐 830091
摘要：为了提高粮食产量的预测精度和时效性,论文提出一种基于增长极限学习机(GELM)的粮食产量预测方法.该方法以极限学习机(ELM)为理论框架,针对ELM中隐节点数目L优化问题,在L递增情况下,推导输出权重广义逆矩阵的递推更新公式,避免了ELM在不同L下重复计算输出权重广义逆矩阵的问题,降低ELM的计算量,继而提出GELM算法.最后给出粮食产量GELM预测方法流程.以1960-2015年我国粮食产量为实验数据,结果表明,相比于ELM和支持向量机(SVM),GELM的预测准确性高于SVM,与ELM相差不大,但GELM的耗时明显低于ELM和SVM.
关键词：极限学习机时间序列预测广义逆矩阵粮食产量神经网络
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：2017D01B09)((编号)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1283-1286,1302 )
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