基于极限学习机集成的气候变化预测研究  

作　　者：杨帆[1] 张永[1] 刘文哲[1] 

机构地区：[1]辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连116081

出　　处：《软件导刊》2016年第3期141-143,共3页Software Guide

摘　　要：气候变化预测问题研究迫在眉睫。提出一种基于粒子群优化的集成算法,用在线连续极限学习机作为基分类器,根据不同的激励函数集成基分类器,用粒子群算法优化集成分类器的权值,投票得出最终结果。实验结果表明,该方法与基于梯度的算法相比,具有较高的准确率、g-mean及较好的灵活性。

关 键 词：粒子群 在线连续极限学习机 集成算法 投票算法 

分 类 号：TP319[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]