An adaptive ensemble of on-line Extreme Learning Machines with variable forgetting factor for dynamic system prediction

A demand for predictive models for on-line estimation of variables is increasing in industry. As industrial processes are time-varying, on-line learning algorithms should be adaptive to capture process changes. On-line ensemble methods have been shown to provide better generalization performance tha...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Neurocomputing (Amsterdam) Jg. 171; H. C; S. 693 - 707
Hauptverfasser: Soares, Symone G., Araújo, Rui
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Netherlands Elsevier B.V 01.01.2016
Elsevier
Schlagworte:
ISSN:0925-2312, 1872-8286
Online-Zugang:Volltext
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