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基于改进极限学习机的软测量建模
周馨, 王国胤, 于洪
计算机应用
2017, 37 (3):
668-672.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.668
极限学习机(ELM)因其泛化能力好和学习速度快而成为软测量的新方法,但当应用到铝电解工艺参数建模时,ELM通常需要较多隐层节点并且泛化能力较低。针对这一问题,提出一种基于改进极限学习机(IELM)的软测量模型。首先,利用粗糙集中的约简理论剔除输入变量中的冗余或不相关属性,以降低ELM的输入复杂性;然后,利用偏相关系数对输入变量和输出变量间的相关性进行分析,将输入数据分为正输入和负输入两部分,分别对这两部分建立输入单元,重新构建ELM网络;最后,建立了基于改进极限学习机的铝电解分子比软测量模型。仿真实验结果表明,基于改进极限学习机的软测量模型具有较好的泛化能力和稳定性。
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