本文選題：極限學(xué)習(xí)機(jī) + 差分演化�。� 參考：《數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識》2016年22期

【摘要】：針對極限學(xué)習(xí)機(jī)的隨機(jī)性較大的問題,提出一種基于差分演化的極限學(xué)習(xí)機(jī)算法模型(DE-ELM).采用差分演化算法(DE)對極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)隨機(jī)給定的輸入權(quán)值矩陣和隱含層閾值進(jìn)行尋優(yōu),降低了隨機(jī)性給ELM造成的影響,減少ELM網(wǎng)絡(luò)震蕩,提高了ELM預(yù)測精度.并且將DE-ELM應(yīng)用在電池SOC的預(yù)測上,同時(shí)與ELM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測進(jìn)行了對比,結(jié)果表明:DE-ELM在電池SOC預(yù)測上的表現(xiàn)優(yōu)于ELM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能滿足電池SOC的預(yù)測精度要求.
[Abstract]:In order to solve the problem of the randomness of the limit learning machine, a differential evolution based limit learning machine algorithm (DE-ELM) is proposed. The differential evolution algorithm (DE) is used to optimize the random given input weight matrix and the hidden layer threshold of the limit learning machine (ELM), which reduces the influence caused by the randomness to the ELM and reduces the concussion of the ELM network. The prediction accuracy of ELM is higher, and DE-ELM is applied to the prediction of battery SOC, and compared with the prediction of ELM and BP neural network. The results show that DE-ELM is superior to ELM and BP neural network in SOC prediction of battery, and can meet the prediction precision requirements of battery SOC.
【作者單位】： 中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)中國礦產(chǎn)資源戰(zhàn)略與政策研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71301153) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(CUG140612)
【分類號】：TP181

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本文編號：1929954