NAOC Open IR
基于elm神经网络的fast节点位移预测研究
沙毅1; 陈曦1; 张立立1; 朱丽春2
2017
Source Publication东北大学学报自然科学版
ISSN1005-3026
Volume038Issue:005Pages:630
Abstract针对ELM神经网络隐含层节点数目需要人工设定,容易出现过拟合现象从而导致网络的泛化能力降低的问题,引出了基于误差最小化的ELM神经网络的改进方法 EM_ELM算法,并在理论上论证了EM_ELM算法对于提高ELM神经网络预测精度和泛化能力的可行性.随后将EM_ELM算法应用到FAST节点位移的预测模型中,并且进行了仿真验证.仿真结果表明虽然EM_ELM神经网络在训练时间上有了一定的损失,但是仍能满足实时性的要求,而且它的预测精度和泛化能力都得到提升,证明了改进算法的有效性与可行性,进一步说明了EM_ELM神经网络更适合应用于FAST节点位移预测.
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.bao.ac.cn/handle/114a11/41696
Collection中国科学院国家天文台
Affiliation1.东北大学
2.中国科学院国家天文台
Recommended Citation
GB/T 7714
沙毅,陈曦,张立立,等. 基于elm神经网络的fast节点位移预测研究[J]. 东北大学学报自然科学版,2017,038(005):630.
APA 沙毅,陈曦,张立立,&朱丽春.(2017).基于elm神经网络的fast节点位移预测研究.东北大学学报自然科学版,038(005),630.
MLA 沙毅,et al."基于elm神经网络的fast节点位移预测研究".东北大学学报自然科学版 038.005(2017):630.
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