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[期刊] 统计研究
[作者]
徐勇 王东 张慧
本文针对单个在线极限学习机输出不稳定的情况,提出一种自适应集成在线极限学习机算法(ASEOSELM)。算法首先初始化多个在线极限学习机模型,然后根据到达的每一批次数据的训练误差及其方差自适应地调整各个在线极限学习机的集成权重,并动态删除那些小于设定阈值的模型以提高算法的训练速度,最后选择准确度高、泛化能力好的模型用于集成预测。通过函数拟合、UCI数据集以及真实股价预测实验表明,文中提出的ASE-OSELM算法相比传统的OSELM、LS-SVM和BPNN算法具有更高的预测准确度和抗干扰能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜闪闪 夏旻
传统的经济预测模型不能选择有效的经济指标进行经济预测。文章中首先利用自回归的方法提取与经济增长相关系数高的经济指标,然后针对传统的神经网络学习速度慢、迭代次数多、陷入局部最优等问题,提出了一种基于极限学习机理论和k近邻理论的自适应极限学习机模型用于经济时间序列预测。结果表明,该方法比传统的神经网络、自回归模型、自组织模型、单一的极限学习机模型的精度更高,可以很好地应用于经济增长预测。
关键词：
经济预测 神经网络 极限学习机 经济指标
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
何捷舟 刘金平 张五霞 肖文辉 唐朝晖 徐鹏飞
随着互联网的普及和网络连接设备与访问方式的多样化,网络入侵方式与手段日趋多样化且变异速度快,传统入侵检测方法在有效性、自适应性和实时性方面难以应对日益复杂网络环境的安全监控要求,为此提出一种基于在线自适应极限学习机(online adaption extreme learning machine, OAELM)选择性学习的网络入侵检测方法(SEoOAELM-NID).首先,提出一种能自动设定最优隐含节点个数且具有在线增量学习功能的OAELM构建方法,采用Bagging策略快速训练出多个具有一定独立性的OAELM子学习器;然后,基于边缘距离最小化原则(margin distance minimization,MDM)对OAELM子学习器的集成增益进行计算;通过选择增益度高的部分OAELM进行选择性集成,获得泛化能力强、效率高的选择性集成学习器用于入侵检测.由于SEoOAELM-NID能自动设定ELM子学习器最优隐节点个数且能根据网络环境变化实现检测模型在线顺序更新,因而能有效适应各种复杂网络环境的入侵检测要求;选择部分最优的子学习器进行集成,保证了最终检测结果的准确性和实效性,同时利用在线数据不断更新检测器.在NSL-KDD数据集上的测试结果表明,相比基于单个学习器以及传统集成学习的网络入侵检测方法,SEoOAELM-NID无论对已知入侵类型还是未知入侵类型均能获得更高的检测率,且识别速度快.
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
邢思敏 高香兰 林子木 王德华 曹英丽 曹毅 刘国辉
精准预测玉米出机水分含量是实现玉米干燥过程自动控制的关键。为提升玉米干燥系统自动化程度，实现玉米出机水分的快速、无损、精准预测，研究依托粮食干燥模拟试验系统，通过调节干燥过程的热风温度、干燥段温度和排粮频率，设计8组多批次玉米干燥平行试验，分时段获得玉米干燥过程6个点位的温湿度特征数据，以及相对应的出机玉米水分含量数据；通过相邻平均法（adjacent average smoothing,AAS）对12组温湿度特征数据进行平滑处理，平滑后的数据点集合毛刺减少、波动明显缓解，12组特征数据与玉米出机水分含量的Pearson相关性大幅提升，提高幅度在0.061～0.105之间，为后续构建玉米水分预测模型提供了数据基础；进而，研究以相邻平均法平滑后的12组特征数据作为模型输入量，构建了基于极限学习机（extreme learning machine,ELM）的玉米干燥过程出机水分含量预测模型并进行评价分析。结果表明：基于ELM的玉米出机水分含量预测模型以sigmoid为激活函数、神经元个数设定为22时，模型运行速率较快、预测效果较好，其中训练集和验证集拟合优度R2分别为0.988 6和0.981 2，验证集R2与训练集接近，表明该模型拟合效果较好、未出现过拟合情况，水分含量预测均方根误差（root mean square error,RMSE）分别为0.281 1%和0.382 1%，预测误差总体较低。综上表明，模型在训练与验证过程中均具备较好的拟合效果和较高的预测准确性。该模型为玉米干燥过程的自动化控制和工艺优化提供了数据参考和技术支持。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张亚男 刘人境 陈慧灵
文章提出了一种基于粒子群优化算法与核极限学习机的企业财务危机预测方法。考虑到在分类预测的过程中参数优化与特征选择之间的相互影响,利用粒子群优化算法优化核极限学习机参数的同时进行特征选择,从而优化出最优的核极限学习机模型并得到具有代表性的特征子集;最后,使用所提出的最优的核极限学习机模型对新数据集进行训练和预测。实验表明,与其他预测模型进行对比实验,该方法具有更好的性能,方法可行有效且实用。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
宋佳 石若凌 郭小红 刘杨
针对高超声速飞行器反作用控制系统(reaction control system,RCS)的推力器故障,展开了基于核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的故障诊断方法研究,并对该诊断方法进行了参数优化和核函数优化,为飞行器执行器故障提供了快速准确的诊断方法.结果表明:该方法可以克服对飞行器模型的依赖,以数据驱动的方式对飞行器执行器故障实现快速准确的诊断.
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
孙淼 陈涛涛 于洋 王子凰 迟道才
为了减轻洪涝灾害对人类的伤害,将极限学习机(extreme learning machine,ELM)引用到洪涝灾害预测中,利用凌河流域1960~2010年44个观测站(其中大凌河流域33站、小凌河流域11站)的降水资料,对凌河流域洪涝灾害进行预测,并将其与传统神经网络预测结果进行对比分析。结果表明:基于极限学习机预测模型的年均降水量预测值,大凌河流域的均方误差(MSE)为0.003,决定系数(R2)为0.927;小凌河流域的均方误差(MSE)为0.0037,决定系数(R2)为0.8481,均满足误差精度要求,其结果均优于BP神经网络预测模型的均方误差值和决定性系数。说明极限学习机预测模型用于...
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋传进
文章阐述了组合预测模型遴选规则的产生机理,对此遴选规则的具体形式以及组建方式进行了研究分析。为了使构建于模型遴选规则基础之上的组合预测模型更具鲁棒性及更广的适用领域,通过基于NARX神经网络的自适应调节机制来提升遴选规则的学习能力,提高了组合预测的精度和稳定性。最后以一个汇率预测的实证分析证明了该模型的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋传进
文章阐述了组合预测模型遴选规则的产生机理,对此遴选规则的具体形式以及组建方式进行了研究分析。为了使构建于模型遴选规则基础之上的组合预测模型更具鲁棒性及更广的适用领域,通过基于NARX神经网络的自适应调节机制来提升遴选规则的学习能力,提高了组合预测的精度和稳定性。最后以一个汇率预测的实证分析证明了该模型的有效性。
[期刊] 管理科学
[作者]
胡文伟 胡建强 李湛 周剑峰
配对交易是统计套利中最主要的交易策略,但随着市场有效性的逐渐提高,该策略的获利机会正变得越来越有限,传统的固定参数交易模型已难以保证配对交易一直获得最大利润,交易模型的参数不仅需要优化,而且还需要动态地、自动地调整优化值,因此有必要研究开发具有人工智能属性的参数动态优化交易模型,这对于提升交易模型的盈利能力和执行效率具有重要意义。自适应配对交易模型是对传统的协整配对交易策略进行改进,推出一种基于强化学习模式的新型统计套利交易模型;将Sarsa强化学习算法和ε-greedy策略与新模型相结合,把模型参数的确
[期刊] 管理科学
[作者]
胡文伟 胡建强 李湛 周剑峰
配对交易是统计套利中最主要的交易策略,但随着市场有效性的逐渐提高,该策略的获利机会正变得越来越有限,传统的固定参数交易模型已难以保证配对交易一直获得最大利润,交易模型的参数不仅需要优化,而且还需要动态地、自动地调整优化值,因此有必要研究开发具有人工智能属性的参数动态优化交易模型,这对于提升交易模型的盈利能力和执行效率具有重要意义。自适应配对交易模型是对传统的协整配对交易策略进行改进,推出一种基于强化学习模式的新型统计套利交易模型;将Sarsa强化学习算法和ε-greedy策略与新模型相结合,把模型参数的确定方法由传统的主观经验法和固定参数法改进为自适应模式的动态参数优化法;编制的计算机程序仿真实现了基于新模型的套利交易全过程,涵盖模型参数的动态优化、套利交易的模拟操作以及交易绩效的测量评估;以中国债市交易量最大的5种债券为样本,构建4组配对组合,采用Johansen协整检验法、T检验和Robust稳健性检验等方法对交易模型和测试结果进行实证分析。研究结果表明,新模型的运行效果全面优于传统模型。新模型显著提升了交易系统的获利能力,收益率和索提诺比率大幅提高;同时降低了投资风险,最大回撤出现明显下降;还提高了套利交易的执行效率,交易次数明显减少,套利成本下降;具有持续学习的能力,能促进累计收益率不断上升并最后收敛于最大值。研究结果还表明,协整配对交易在中国债券市场同样具有有效性,能够获得显著正收益。将强化学习思想与协整配对交易策略相结合,设计开发出一种新型配对交易模型,实现了模型参数的自适应动态调整。这种改进型交易模型有助于应对传统配对交易策略获利能力的下降,进一步提高配对交易策略的效率和绩效。在中国融资融券和股指期货等做空机制开闸的市场环境下,新模型可为投资者提供一种有效的套利手段和风控工具。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
李晶
移动学习就是通过移动设备实现在任何时间、任何地点进行的学习;然而移动设备间的差异性很大,处理平台的异构性可使不同的移动设备支持不同课程资源显示格式。为了使移动设备可以像PC机一样获取网络课程资源,适应异构的移动计算环境,作者重点讨论了如何利用Agent技术建构设备自适应系统模型,实现资源格式的自动转换。
关键词：
移动学习 Agent 设备自适应
[期刊] 开放教育研究
[作者]
邱百爽 赵蔚 刘秀琴
随着计算机网络技术的飞速发展,网络学习系统的设计开发成为教育研究的热点领域;而"以学生为中心"的自适应学习系统正在逐步取代"以教师(系统)为中心"的网络学习系统。本文以认知心理学、建构主义和人本主义学习理论为基础,运用ASP.NET、SQL Server数据库技术及语义网挖掘技术,研究基于语义网的自适应学习系统中用户模型的构建,包括用户学习风格、认知水平和兴趣偏好;最后利用protégé工具建立用户模型的本体,通过数据挖掘技术完善用户模型。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
周群艳
为求解大规模无约束优化问题，本文提出了一种自适应线性信赖域法。与传统的线性信赖域法相比，新方法借助一数量矩阵近似Ｈｅｓｓｅ阵，并据此计算线性信赖域半径。理论上证明了新算法的全局收敛性，数值实验表明新算法非常适合大规模问题的求解。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何培 姬永刚 姚越眉
文章将自适应Lasso变量选择方法扩展到变系数向量自回归模型(TVP-VAR)中。利用所提出方法对2005—2014年航空煤油价格与民航货邮与旅客周转量月度数据进行分析,并与其他四种方法进行了比较,结果显示:与常系数VAR模型相比,变系数VAR模型能够显著提高模型的拟合与预测精度。提出的自适应Lasso变系数模型一致优于Belmonte,Koop和Korobolis(2014)提出的Lasso变系数模型。
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