深度核极限学习机和相似性LSSVM时间序列预测模型研究

论文摘要

随着各类新型数据采集手段和大规模快速存储技术的广泛应用,各领域积累了海量的数据,并呈指数级增长,从数据挖掘价值、实现价值增值成为人们的共识。时间序列预测通过研究时间序列随时间变化的规律和时间序列本身的内在联系,对研究对象未来发展趋势进行估计和判断。当前,以机器学习、神经网络、深度学习技术为代表的数据分析及预测模型大量涌现,为解决海量复杂数据的分析问题提供了重要选择。无论是普适性模型还是针对某一特定领域的模型,如何有效提高预测精度一直是时间序列预测研究的重点问题。本文从两个方面进行研究:借鉴深度学习技术基本思想,以核极限学习机（Extreme Learning Machine with Kernel,KELM）为基本构件,提出了一种新的多隐层堆叠的深度时间序列预测模型;通过分析医院日门诊量变化的特点和规律,综合应用相似性方法、粒子群方法（Particle Swarm Optimization,PSO）和最小二乘支持向量机方法（Least Square Support Vector Machine,LSSVM）,构建了新的组合模型,对医院门诊量短期预测进行研究。（1）深度核极限学习机时间序列预测模型。受深度学习思想启发,本文以KELM为基本构件,构造了新的自编码器KELM-AE,并以此为基础提出了新的多隐层堆叠网络模型深度核极限学习机（DL-KELM）,其每个隐含层权值由KELM-AE独立确定,一经确定,无需调整,最后一个隐含层的输出作为KELM的输入来进行回归和分类。该模型通过引入KELM有效克服了ELM自身容易过拟合、结果受初始化参数影响较大的固有缺点,具有较高的计算速度。在多个领域的数据集上进行单步和多步预测实验表明,该模型具有较高的预测精度。（2）基于相似性方法和PSO-LSSVM的组合预测模型及医院门诊量预测研究。此部分主要针对医院门诊量短期预测这一具体问题开展研究,提出解决方案。通过对医院门诊量变化趋势进行分析,发现门诊量具有“周”周期性特点,即门诊量以七天为一个周期变化,周一门诊量最高,接着逐渐下降,周日最低。基于上述的规律性,本文组合相似性方法、粒子群优化算法和最小二乘支持向量机方法构造了新的组合预测模型。采用位于兰州市和乌鲁木齐市的两所三甲综合性医院日门诊量数据对模型预测性能进行验证,实验表明该方法预测精度较高,具有良好的应用前景。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 桑发文

导师: 陈晓云

关键词: 时间序列预测,极限学习机,深度学习,组合预测模型,相似性方法

来源: 兰州大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 数学,自动化技术

单位: 兰州大学

分类号: TP181;O211.61

总页数: 63

文件大小: 5210K

下载量: 207

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