改进核映射极限学习机提升入口氮氧化物预测精度

本文主要探讨了基于核映射极限学习机（Kernel Mapping Extreme Learning Machine, FFOS-RKELM）在入口氮氧化物（Inlet NOx）预测中的应用。传统在线顺序极限学习机（Online Sequential Extreme Learning Machine, OS-ELM）算法存在几个关键问题：隐含层输出不稳定，容易产生奇异矩阵，以及在在线顺序更新过程中忽视了训练样本的新鲜度。这些问题限制了OS-ELM在处理时间序列预测任务中的性能。 FFOS-RKELM算法针对这些问题进行了改进。首先，它采用核函数来替代隐含层，这一变化有助于稳定输出结果，因为核函数可以将输入数据映射到高维特征空间，从而避免了线性不可分问题。这样，即使原始数据在低维空间难以线性区分，核函数也能找到合适的决策边界。 其次，算法在初始阶段引入了正则化方法。正则化技术有助于防止过拟合，通过构造非奇异矩阵，增强了模型的泛化能力，使其能在未知数据上表现出更好的性能。 再者，FFOS-RKELM在顺序更新阶段采用了自适应遗忘因子（Adaptive Forgetting Factor, AFF）机制。这种方法允许模型根据新到达的数据动态调整权重，从而更好地适应数据的时效性。这在处理实时变化的数据流，如入口氮氧化物浓度监测中尤为重要，因为它能及时捕捉到污染物浓度的变化趋势。 在实际应用中，FFOS-RKELM算法被应用于混沌时间序列预测和入口氮氧化物时间序列预测。对比OS-ELM、FFOS-RELM（假设是另一种改进版本）和OS-RKELM，FFOS-RKELM显示出更高的预测精度和更强的泛化能力。因此，该算法对于提升环境监测系统中对污染物排放的预测准确性具有显著优势。 总结来说，本文研究了一种有效解决在线学习问题的新型算法，通过结合核函数、正则化和自适应遗忘因子策略，提升了入口氮氧化物预测的性能，为环境保护和工业过程控制提供了有力的工具。