融合最小二乘向量机回归学习思想的改进极限学习机

摘要

本发明涉及一种改进极限学习机，尤其是一种融合最小二乘向量机回归学习思想的改进极限学习机，属于人工智能的技术领域。本发明在传统极限学习机经验风险最小化基础上，融合了最小二乘向量机回归学习思想，增加了结构风险控制项，通过有效调节两种风险的比例来求解，这就大大降低了模型产生过度拟合的风险。通过在SinC数据集、Boston Housing数据集及在渔业养殖中的溶氧预测中的实际应用这三个实验表明，与ELM算法和EOS-ELM算法相比，该方法的预测误差与训练误差比较接近，有效降低了过拟合问题，其预测的精度也得到了一定的提高。