基于ELM神经网络的FAST节点位移预测研究

被引：4

作者：

沙毅 ^{[1
]}

陈曦 ^{[1
]}

张立立 ^{[1
]}

朱丽春 ^{[2
]}

机构：

[1] 东北大学计算机科学与工程学院

[2] 中国科学院国家天文台

来源：

东北大学学报(自然科学版) | 2017年 / 05期

关键词：

FAST节点; ELM; 神经网络; 位移预测; 可行性;

D O I：

暂无

中图分类号：

P111.44 [射电望远镜（无线电望远镜）]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

针对ELM神经网络隐含层节点数目需要人工设定,容易出现过拟合现象从而导致网络的泛化能力降低的问题,引出了基于误差最小化的ELM神经网络的改进方法 EMELM算法,并在理论上论证了EMELM算法对于提高ELM神经网络预测精度和泛化能力的可行性.随后将EMELM算法应用到FAST节点位移的预测模型中,并且进行了仿真验证.仿真结果表明虽然EMELM神经网络在训练时间上有了一定的损失,但是仍能满足实时性的要求,而且它的预测精度和泛化能力都得到提升,证明了改进算法的有效性与可行性,进一步说明了EMELM神经网络更适合应用于FAST节点位移预测.

引用

页码：630 / 633

页数：4

共 8 条

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