为了保证模型的稳定性,大多数学者采用多源参数特征提取的方法,通过相关性较大的几个参数来预测目标值。多源参数特征提取方面的模型,主要可分为3种经典模型,分别是深度神经网络模型(deep neural networks, DNN)、自动编码器(autoencoder, AE)和受限玻尔兹曼机(restricted boltzmann machines, RBM)。深度神经网络是从人工神经网络(artificial neural networks, ANN)发展上来的,它比人工神经网络有更多的隐藏层数,很多学者是以深度神经网络为基础,以优化模型参数权重为目标,采用麻雀搜索算法( sparrow search algorithm, SSA)[27] 、粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)[28]、遗传算法( genetic algorithm ,GA)[29]等优化算法对深度神经网络模型参数寻优,提高预测精度。其中SSA⁃DNN模型成功应用于风电机组齿轮箱相关参数的预测,PSO⁃DNN模型成功应用于风电机组主轴承相关参数的预测,GA⁃DNN模型成功应用于风电机组变桨系统相关参数的预测。消除这段话所有的格式和括号,然后给我发回来
时间: 2024-04-20 22:22:31 浏览: 27
为了保证模型的稳定性,大多数学者采用多源参数特征提取的方法,通过相关性较大的几个参数来预测目标值。多源参数特征提取方面的模型,主要可分为3种经典模型,分别是深度神经网络模型、自动编码器和受限玻尔兹曼机。深度神经网络是从人工神经网络发展上来的,它比人工神经网络有更多的隐藏层数,很多学者是以深度神经网络为基础,以优化模型参数权重为目标,采用麻雀搜索算法、粒子群算法、遗传算法等优化算法对深度神经网络模型参数寻优,提高预测精度。其中SSA-DNN模型成功应用于风电机组齿轮箱相关参数的预测,PSO-DNN模型成功应用于风电机组主轴承相关参数的预测,GA-DNN模型成功应用于风电机组变桨系统相关参数的预测。
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1. 均匀分配:将权重均分给多个模型,每个模型的权重相等。
2. 经验分配:根据经验或者先验知识,对多个模型的权重进行分配。
3. 交叉验证分配:使用交叉验证的方法,对多个模型的权重进行分配。具体来说,可以使用一部分训练数据对多个模型进行训练和验证,然后根据模型在验证集上的表现,对模型的权重进行调整。
4. 最小化误差分配:将多个模型的预测值看作是一组线性方程,通过最小化方程的误差,得到最优的权重分配方案。
5. 最大似然分配:将多个模型的预测值看作是一组服从特定分布的随机变量,通过最大化似然函数,得到最优的权重分配方案。
需要注意的是,在进行权重分配时,需要综合考虑多个模型的表现情况、模型之间的相关性以及预测任务的特点,选择合适的权重分配方法进行组合。同时,需要注意权重分配可能会引入一定的噪声和不确定性,需要进行合理的评估和控制。