基于ELM改进层集成架构的时间序列预测研究

论文摘要

时间序列是指随时间变化的具有随机性且前后相互关联的动态数据序列。时间序列预测是根据已观测到的序列数据,应用一种模型或一种技术来预测该时间序列的未来值。近年来在很多方面都有应用到对时间序列的预测,例如,通信,金融,能源等等。在过去的几十年里,大量时间序列预测模型和方法被提出。经典预测方法主要依靠线性统计模型及其改进模型。但是,现实应用场景中的时间序列往往具有非线性、非平稳的特性。因此,非线性模型是更合理的选择。神经网络具有强大的非线性拟合的能力,使其成为非线性时间序列预测问题的热点之一。一系列神经网络算法的提出,为非线性时间序列预测实现提供了有力工具。但是,随着研究的深入,研究人员进一步发现发现很多描述现实场景的时间序列具有复杂性和多样性的特点,单个系统无法单独去处理,同样单个非线性模型对“多样性”问题的预测也具有局限性,导致模型的泛化性能差。为了提高模型的泛化性能,集成学习（ensemble learning）被引入时间序列预测领域。一个集成网络汇集了几个个体学习网络,以改善学习系统的泛化性能。集合方法的主要问题是考虑用于构建集合的各个网络的准确性和多样性。然而,现有的TSF问题集合方法既考虑准确性也考虑多样性,而不是同时考虑两者。针对传统的集成学习的缺陷,最近有学者提出一种基于多层感知器（MLP）的分层的集成学习结构（LEA）,在构建网络时同时考虑准确性和多样性。但是该架构存在两点不足:（1）LEA是多层集成的MLP网络,势必会增加网络规模加之MLP存在天然劣势:收敛速度慢、学习时间长、易陷入局部最优等,这直接导致LEA的时间效率较差;（2）由于该结构使用了K-means算法,需要事先对K值进行设置,且对初始聚类中心的选取极为敏感,这极大的影响了其在实践中的应用。为了克服上述LEA结构的两个不足,本文将极限学习机和改进型密度峰值聚类算法引入分层集成网络中,进而提出一种基于极限学习机（extreme learning machine,ELM）的改进型分层集成网络（EILEA）。一是将ELM作为基学习器,利用其极快的学习速度和良好的泛化能力提高集成网络中单个学习器的性能,从而提高整个集成网络的性能;二是选用一种新型聚类算法-密度峰值聚类算法（DPC）替换K-means算法,该算法不需要事先指定聚类簇数K,且能识别部分复杂分布的样本点。同时针对DPC算法需要人工选取聚类中心的缺陷,提出一种一种基于拐点估计的改进型密度峰值聚类算法（IDPC）,可以自主的确定聚类簇数和聚类中心,从而提高了模型的自动化水平。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 樊树铭

导师: 覃锡忠

关键词: 时间序列预测,极限学习机,集成学习,聚类,自助采样

来源: 新疆大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 新疆大学

分类号: O211.61

总页数: 53

文件大小: 3667K

下载量: 61

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