改进式混合增量极限学习机算法

针对增量型极限学习机(I-ELM) 中存在大量降低学习效率及准确性的冗余节点的问题, 提出一种基于Delta 检验(DT) 和混沌优化算法(COA) 的改进式增量型核极限学习算法. 利用COA的全局搜索能力对I-ELM 中的隐含层节点参数进行寻优, 结合DT 算法检验模型输出误差, 确定有效的隐含层节点数量, 从而降低网络复杂程度, 提高算法的学习效率; 加入核函数可增强网络的在线预测能力. 仿真结果表明, 所提出的DCI-ELMK 算法具有较好的预测精度和泛化能力, 网络结构更为紧凑.