I detta papper, en Optimally Pruned Extreme Learning Machine (OP-ELM) tillämpas på problemet med långsiktig tidsserie förutsägelse. Tre kända strategier för den långsiktiga tidsserien förutsägelse d.v.s. Recursive, Direct och DirRec beaktas i kombination med OP-ELM och jämförs med en linjär minst kvadratmodell och Minst-Squares Support Vector Machines (LS-SVM). DirRec är bland dessa tre strategier den mest tidskrävande och dess användning med ickelinjära modeller som LS-SVM, där flera hyperparametrar behöver justeras, leder till relativt tunga beräkningar. Det visas att OP-ELM, som också är en icke-linjär modell, ger rimlig beräkningstid för DirRec-strategin. I alla våra experiment, förutom en, OP-ELM med DirRec strategi överträffar linjär modell med någon strategi. I motsats till den föreslagna algoritmen beter sig LS-SVM ofly utan variabelt urval. Det visas också att det inte finns någon överlägsen strategi för OP-ELM: någon av tre kan vara den bästa. Dessutom studeras förutsägelsenoggrannhet av ensemble av OP-ELM och det visas att genomsnittliga förutsägelser av ensemble kan förbättra noggrannheten (Mean Square Error) dramatiskt.
Grigorievskiy m.fl. REF introducerade en optimalt beskurna extrema lärande maskin (OP-ELM) teknik för att utföra långsiktig tidsserie förutsägelse.
Long-term time series prediction using OP-ELM
{'venue': 'Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society', 'journal': 'Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}