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摘要
提出了一种基于快速留一交叉验证(FLOO-CV)的在线核极限学习机(OKELM),以逐次增加新样本与删除旧样本的方式进行在线训练;设计了一种无需人为设定、能够根据系统过程特性自适应改变的FLOO-CV预测误差阈值,根据误差阈值仅引入预报误差较大的样本对模型进行更新,以提高模型的稀疏性和泛化能力;利用Hermitian矩阵求逆引理实现了对网络输出权值的递推求解,减小了在线存储空间和计算时间.经混沌时间序列预测和连续搅拌釜式反应器的过程辨识结果表明,相比于离线核极限学习机、无稀疏策略的在线核极限学习机和在线序贯极限学习机,OKELM具有更快的计算速度和更高的学习精度.
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单位中国人民解放军陆军工程大学
