《表2 最优超参数设置：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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《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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每个超参数都决定模型的性能，但重要性不同，用于超参数优化的数据集为起始的1 000点数据，将前1 000点数据划分为两部分，70%用于训练，30%用于验证。每个超参数按表1划分的5个级别，共进行10次优化过程处理，经统计分析对超参数重要性进行评定，从而确定超参数优化顺序。根据F0显著性统计确定最重要的3个超参数顺序为随机权值范围W、基模型数量M和神经网络中的节点数N，获取参数最优设置如表2所示。