《表1 超参数预设值表参数》

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《基于随机权神经网络集成模型的实时遥测数据处理》

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鉴于使用全因子的实验设计（DOE）方法进行超参数调整能识别显著的超参数间的相互作用，因此提出采用全因子设计方法对集成模型的超参数进行调整，将初始可用数据集的前1 000个数据随机划分为70%用于训练，30%用于测试。具体过程分两步进行，首先对所有超参数在预定义的5个级别进行穷尽组合计算，通过对每个超参数的灵敏度进行分析，以及对超参数之间的相互作用的分析识别出重要的超参数和优化方式。之后开展新实验进行超参数的微调，通过将具有低重要性的超参数保持在固定水平，缩小参数的搜索空间，进而保证了算法的实时性。模型超参数具体设置如表1所示。