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采用限定记忆极限学习机的过热汽温逆建模研究
引用本文:王万召,王杰.采用限定记忆极限学习机的过热汽温逆建模研究[J].西安交通大学学报,2014(2).
作者姓名:王万召  王杰
作者单位:郑州大学电气工程学院;
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60974005)
摘    要:针对常规极限学习机随着学习次数增加增益矩阵慢慢趋于零、学习算法逐渐失去修正能力而出现"数据饱和"的问题,提出了限定记忆极限学习机算法。该算法在学习过程中每增加一个新数据信息,就去掉一个旧数据信息,权值的学习只依赖于限定个数的最新数据信息,从而避免出现"数据饱和"。通过分析隐含层数据矩阵的特点,利用分块矩阵计算方法推导了限定记忆极限学习机在线学习算法。将该算法应用于参数时变的过热汽温对象逆模型的辨识,仿真实验结果表明:该算法能有效克服"数据饱和"问题,提高计算精度,是一种实用有效的过热汽温对象逆建模算法。

关 键 词:单隐含层前馈神经网络  限定记忆极限学习机  数据饱和  在线逆建模  过热汽温

Inverse Modeling for Superheated Steam Temperature Based on Restricted Memory Extreme Learning Machine
Abstract:
Keywords:
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