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针对单回声状态网络难以充分描述数据信息的问题,提出多稀疏回声状态网络预测模型.通过对相关回声状态网络的组合权值及由相关样本得到的基函数的权值同时进行学习,获得优化的多个稀疏回声状态网络组合模型.所提模型不同于双稀疏相关向量机等多核学习模型,它不需要选择特定的核函数及相应的核参数.因此,该模型不但能更好的描述数据信息,避免了双稀疏相关向量机及其他多核学习中核函数及其参数不易选择的问题.同时,所提模型不需要采用交叉验证的方式确定回声状态网络的谱半径和稀疏度,只需确定相应的区间.本文通过两组标杆数据和一组实际数据仿真实验,与传统回声状态网络方法相比,验证了所提模型具有更好的预测性能. 相似文献
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黄文华 《计算机工程与应用》2014,50(14):26-30
为了提高网络热点话题的预测精度,针对传统回声状态网络存在的不足,提出一种改进回声状态网络的网络热点话题预测模型。首先将一维的网络热点话题时间序列重构成多维时间序列,然后采用改进回声状态网络对多维时间序列进行学习,建立网络热点话题预测模型,最后对模型性能进行仿真测试。结果表明,改进回声状态网络可对网络热点话题的变化趋势进行准确刻画,网络热点话题的预测精度得以提高,而具有更好的应用价值。 相似文献
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基于数据的改进回声状态网络在高炉煤气发生量预测中的应用 总被引:9,自引:0,他引:9
以钢铁企业高炉煤气系统这一复杂生产过程为背景, 针对高炉煤气发生量的预测问题, 提出一种基于数据的网络模型预测方法. 鉴于生产数据含噪高的特点, 采用经验模态分解将历史数据分解为若干独立的固有模态函数, 将小尺度函数经低通滤波器自适应去噪后, 再对数据重构以建立预测模型. 在建模过程中提出一种改进的回声状态网络, 通过奇异值分解求取网络输出权值, 克服了线性回归算法出现的病态问题, 提高了模型的预测精度. 现场实际数据预测结果表明所提出方法的有效性, 为制定煤气管网平衡调度方案提供科学的决策支持. 相似文献
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《计算机应用与软件》2015,(11)
网络热点话题具有时变性和非线性,灰色、负面热点话题对社会稳定产生不利影响。为了提高网络热点话题的预测精度,提出一种基于改进回声状态网络的热点话题预测模型(MESN)。首先构建网络热点话题的学习样本,然后采用回声状态网络建立网络热点话题预测模型,并利用改进粒子群优化算法对回声状态网络参数进行优化,建立最优网络热点话题预测模型,最后应用具体网络热点话题数据进行仿真实验。结果表明,该模型不仅提高了网络热点话题预测精度,而且加快了网络热点话题的建模速度,可以满足网络热点话题在线预测。 相似文献
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网络流量预测是网络拥塞控制与网络管理的一个重要问题. 网络流量时间序列具有时变、非线性特征,导致传统时间序列预测方法预测精度比较低,无法建立精确的预测模型.回声状态网络(echo state network, ESN)在非线性混沌系统预测与建模方面有着良好的性能,非常适合网络流量的预测.为了提高网络流量的预测精度,提出一种基于遗传算法(genetic algorithm, GA)优化回声状态网络的网络流量非线性预测方法.首先利用回声状态网络对网络流量进行预测;然后利用遗传算法对回声状态网络预测模型中的储备池参数进行优化,提高预测模型的预测精度.通过中国联合网络通信公司辽宁分公司采集的实际网络流量数据进行了仿真验证.与差分自回归滑动平均模型(auto regressive integrated moving average, ARIMA)、Elman神经网络以及最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)这3种常见预测模型进行了对比,仿真结果表明提出的方法具有更高的预测精度与更小的预测误差,更能刻画网络流量复杂的变化特点. 相似文献
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针对输出权值采用最小二乘法的回声状态网络(ESN),在随机选取输入权值和隐层神经元阈值时,存在收敛速度慢、预测精度不稳定等问题,提出了基于蚁群算法优化回声状态网络(ACO-ESN)的算法。该算法将优化回声状态网络的初始输入权值、隐层神经元阈值问题转化为蚁群算法中蚂蚁寻找最佳路径的问题,输出权值采用最小二乘法计算,通过蚁群算法的更新、变异、遗传等操作训练回声状态网络,选择出使回声状态网络预测误差最小的输入权值和阈值,从而提高其预测性能。将ACO-ESN与ELM、I-ELM、OS-ELM、B-ELM等神经网络的仿真结果进行对比,结果验证经过蚁群算法优化的回声状态网络加快了其收敛速度,改善了其预测性能,并增强了隐层神经元的敏感度。 相似文献
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刘文波 《计算机测量与控制》2014,22(5):1351-1354
针对污水处理过程的BOD建模问题,提出了一种基于回声状态网络的BOD在线软测量方法;基于梯度下降规则对回声状态网络的在线学习算法进行了研究;为保证学习算法的收敛性,基于Lyapunov理论对学习率范围进行了确定;实验表明,基于回声状态网络的在线BOD预测方法较常规神经网络预测精度提高约两个数量级,模型的适应性也大幅提高。 相似文献
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深度回声状态网络是回声状态网络与深度学习思想的结合,合理选取不同谱半径的内部状态矩阵和弱积分参数能有效增强深度回声状态网络的多尺度时域特性。利用数据可视化分析输出矩阵在不同网络层中的分布关系,发现高层网络中部分神经元处于饱和工作状态且该状态抑制了网络动态预测能力。提出一种深度回声状态网络的输入矩阵自适应算法,在对网络内部状态的均值和方差进行递推估计的基础上判断神经元饱和状态,通过自适应调整各层输入权重的值来增强神经元动态性。数值计算结果表明,基于输入尺度自适应算法的深度回声状态网络相对同等规模的单层回声状态网络对于动态系统的预测精度有成倍提升。 相似文献
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针对传统边缘检测方法无法考虑到彩色图像各颜色分量的相关性,以及边缘提取效果受阈值影响的不足,提出一种四元数和自组织神经网络(SOM)相结合的彩色图像边缘检测算法。根据四元数柯西积分公式和四元数矢量积性质,构造图像的边缘特征向量对SOM神经网络进行训练,然后用训练好的SOM网络提取边缘。实验表明,该方法具有良好的边缘检测效果,并有较强的细节保持能力。 相似文献
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研究了基于混合核函数的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的图像边缘检测技术,利用LS-SVM对图像像素邻域的灰度值进行了曲面拟合,通过混合核函数推导出了图像的梯度算子和零交叉算子,并结合梯度算子和零交叉算子实现了图像边缘定位。 相似文献
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针对Canny边缘检测算子用高斯函数作为滤波器会造成缓变边缘丢失及假边缘现象,提出用GCV阈值的小波滤波方法代替高斯滤波器来平滑图像,以有效地去除图像中的噪声,然后计算梯度算子的幅值和方向,最后用极大值抑制和高低阈值的方法检测及连接图像的边缘。实验结果表明,改进的算法提高了边缘检测准确性,获得比较理想的边缘检测效果。 相似文献
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演化硬件在图像边缘检测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
设计基于演化硬件(Evolvable Hardware,EHW)的快速边缘检测进化系统,提出一种适于此系统的图像边缘提取操作结构,给出进化算法的编码方案,设计用于染色体评估的适应度函数,利用标准遗传算法来实现可变结构参数的图像边缘提取进化方法,并采用Roberts,Sobel,LOG,Robinson等传统边缘检测算法与进化方法进行对比试验。结果表明:进化方法边缘检测误差率最低,只有9.87%,其边缘提取的效果优于传统检测方法, 相似文献
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由于传统的边缘检测算法会产生信息漏检等问题,为了更有效检测出图像的边缘信息,提出了基于UGM灰预测模型边缘检测算法。该算法分别在垂直和水平方向上选取与考察点相邻的4个灰度值作为建模数据,通过UGM模型对建模数据进行处理,得到2幅预测图像,用原始图像分别减去2幅预测图像,根据正负得到4幅误差子图像,将4幅误差子图像相加,检测图像边缘。在此基础上,通过对误差子图像加入调节因子[q],提高边缘的清晰度。该算法与传统算法的结果比较表明该方法能清晰地检测出图像边缘点,图像的细节信息很好地保留下来,且对噪声图像具有一定的抗噪性,说明该算法是一种非常有效的图像边缘检测算法。 相似文献
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基于S变换的图像边缘检测算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对边缘检测中存在的噪声敏感性问题,提出了一种基于S变换的改进型边缘检测算法。S变换是一种时频分析工具,它能够很好地检测信号的奇异性和非正则性,而在图像中,图像灰度的奇异性代表着图像的边缘。通过将S变换后相邻频率的系数进行乘积可以有效地抑制噪声,增强边缘,采用一个阈值计算方法对相乘后的S变换系数进行阈值滤波,整合来自两个正交方向的边缘得到最终的图像边缘。实验结果证实了该算法的有效性。 相似文献
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首先引入自适应算子对标准粒子群优化算法PSO的惯性权重和学习因子进行改进,以提高其探索当前空间和开发未知空间之间的平衡性。同时,采用非线性函数来构建回声状态网络ESN储备池内部状态之间的非线性关系。接着利用改进的粒子群优化算法APSO对非线性回声状态网络NESN的关键参数进行优化,以构建APSO-NESN组合预测模型。最后运用该模型进行电力需求预测。实验结果表明,相比自回归移动平均模型、多元线性回归、标准ESN及其他预测模型,APSO-NESN模型具有更高的预测精度。 相似文献
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从图像梯度分类的概率模型出发,提出一种自动确定Canny算法阈值的新方法。通过实验表明,这种改进的Canny算法是有效的,性能优于传统Canny算法。 相似文献