Indexed by：
Abstract：
为了提高极限学习机( ELM)网络的稳定性,提出基于改进粒子群优化的极限学习机( IPSO-ELM)。结合改进的粒子群优化算法寻找ELM网络中最优的输入权值、隐层偏置及隐层节点数。通过引入变异算子,增强种群的多样性,并提高收敛速度。为了处理大规模电力负荷数据,提出基于 Spark并行计算框架的并行化算法( PIPSO-ELM)。基于真实电力负荷数据的实验表明,PIPSO-ELM具有更高的稳定性及可扩展性,适合处理大规模的电力负荷数据。
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Source ：
模式识别与人工智能
ISSN： 1003-6059
Year： 2016
Issue： 9
Volume： 29
Page： 840-849
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count： -1
30 Days PV： 0
Affiliated Colleges：
