公开(公告)号：CN107256453B

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN201710378554.9

申请日：2017-05-25

Applicant: 东北大学

Inventor： 肖冬 ,  江锦红 ,  王继春

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于改进ELM算法的毛管质量预报方法，步骤为：采集毛管穿孔过程的多组历史现场数据构建训练集；根据所采集的现场数据确定集成ELM网络的输入层、输出层和隐含层；结合多个常用激励函数，通过设置权重的方式，确定集成ELM网络的激励函数；采用遗传算法对集成ELM网络的激励函数中每个权值进行优化，获得最优激励函数；采用训练集对集成ELM网络进行训练，完成集成ELM网络的构建；将实际生产中的数据输入至集成ELM网络的每个子网络中，获得每个子网络的输出结果，进而获得集成ELM网络的输出预报结果，即毛管质量的预报结果。本发明继承了ELM模型的快速的性能和集成方法的鲁棒性，能更准确的预报毛管的质量。

公开(公告)号：CN107256453A

公开(公告)日：2017-10-17

申请号：CN201710378554.9

申请日：2017-05-25

Applicant: 东北大学

Inventor： 肖冬 ,  江锦红 ,  王继春

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于改进ELM算法的毛管质量预报方法，步骤为：采集毛管穿孔过程的多组历史现场数据构建训练集；根据所采集的现场数据确定集成ELM网络的输入层、输出层和隐含层；结合多个常用激励函数，通过设置权重的方式，确定集成ELM网络的激励函数；采用遗传算法对集成ELM网络的激励函数中每个权值进行优化，获得最优激励函数；采用训练集对集成ELM网络进行训练，完成集成ELM网络的构建；将实际生产中的数据输入至集成ELM网络的每个子网络中，获得每个子网络的输出结果，进而获得集成ELM网络的输出预报结果，即毛管质量的预报结果。本发明继承了ELM模型的快速的性能和集成方法的鲁棒性，能更准确的预报毛管的质量。