کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6866321 | 678171 | 2014 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Online sequential extreme learning machine with kernels for nonstationary time series prediction
ترجمه فارسی عنوان
دستگاه یادگیری افراطی متوالی آنلاین با هسته برای پیش بینی سری غایی استثنایی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
آنلاین، سری زمانی، دستگاه یادگیری شدید ماشین بردار پشتیبانی، غیر متناوب،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper, an online sequential extreme learning machine with kernels (OS-ELMK) has been proposed for nonstationary time series prediction. An online sequential learning algorithm, which can learn samples one-by-one or chunk-by-chunk, is developed for extreme learning machine with kernels. A limited memory prediction strategy based on the proposed OS-ELMK is designed to model the nonstationary time series. Performance comparisons of OS-ELMK with other existing algorithms are presented using artificial and real life nonstationary time series data. The results show that the proposed OS-ELMK produces similar or better accuracies with at least an order-of-magnitude reduction in the learning time.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 145, 5 December 2014, Pages 90-97
Journal: Neurocomputing - Volume 145, 5 December 2014, Pages 90-97
نویسندگان
Xinying Wang, Min Han,