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对时序数据建模与辨识技术进行了分析,提出了使用鲁棒LS-SVM算法建立ARMA时序预测模型。该模型是在LS-SVM的约束条件中加入鲁棒特性和时序模型参数,使之在求解的过程中对孤立点与噪声不敏感,并且能准确地辨识时序模型参数。考虑到高炉的热状态的输入输出数据集间存在着复杂非线性时序上的关系,通过用基于鲁棒LS-SVM的ARMA模型预报铁水中硅的含量,从而达到了预测高炉热状态的目的。说明了该模型在对非线性时间序列预测精度和稳定性上具有明显的优越性,为稳定钢铁质量和生产工艺创造了良好条件。 相似文献
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大规模的数据挖掘如聚类问题迫切需要大量计算,提出了自适应微粒群优化的并行聚类算法。通过从多种群并行地开始搜索,基于群体搜索技术的微粒群优化算法减少了初始条件的影响,采用任务并行和部分异步通信策略,降低计算时间。结合并行微粒群算法的自适应参数动态优化特性,克服群体逐渐失去迁移性而停止进化的问题,保持群体多样性从而了避免种群退化。仿真实验证明,该算法在并行机群上运行时,加快了聚类算法的计算速度,提高了聚类质量。 相似文献
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在比较当前几种并行关联规则挖掘算法的基础上,为了解决CD、FDM、DDM算法的候选集和执行时间方面存在的问题,结合关联规则的性质定理,提出了一种改进的并行关联规则算法IPARM.在无共享的工作站机群上进行性能测试,采用改进并行算法的执行效率提高了,达到了算法优化的目的. 相似文献
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自反馈RBF网络在高炉热状态模型预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在RBF神经网络的输入上加入了自反馈的神经元,提出了自反馈RBF神经网络,使网络对过去时态的数据具有了记忆能力,对该网络进行了稳定性分析后,采用层叠的自反馈神经元以增加网络的动态处理能力,并设计了自反馈RBF的在线训练算法,通过对混沌时序数据的仿真实验证明该算法的有效性。在此研究基础上,建立了高炉的热状态预测控制模型,预报铁水中硅的含量以达到判断高炉热状态的目的,实验表明该模型提高了高炉热状态的预报精度。 相似文献
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径向基神经网络经常用于回归预测，但是高维的核函数矩阵运算需要花费巨大计算资源．为了缩短计算时间，设计了并行算法用于计算径向基网络核函数矩阵，并将它用于转炉提钒预测模型，在以MPI构建的工作站机群上执行该算法，利用实际数据验证了该算法的加速性和准确性． 相似文献
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