改進的快速跟蹤回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)及PM 2.5 預(yù)測
發(fā)布時間:2021-07-09 17:12
針對遞歸最小二乘回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)在噪聲環(huán)境中預(yù)測精度不高的問題,提出了一種改進的快速跟蹤回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)。首先在遞歸最小二乘回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,將自適應(yīng)調(diào)節(jié)的可變遺忘因子加入其代價函數(shù)中,用改進的遞歸最小二乘法對網(wǎng)絡(luò)輸出權(quán)值進行訓(xùn)練,得到快速跟蹤回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò);然后利用經(jīng)典Lorenz混沌系統(tǒng)驗證快速跟蹤回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的有效性;最后利用灰關(guān)聯(lián)法分析各相關(guān)變量與PM2.5的關(guān)聯(lián)度,建立PM2.5濃度值輔助變量集合,將輔助變量集合輸入到快速跟蹤回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)進行PM2.5濃度值預(yù)測。實驗表明,與傳統(tǒng)回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)、遞歸最小二乘回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測效果相比,快速跟蹤回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法精度佳,抗噪聲能力強。
【文章來源】:計量學(xué)報. 2020,41(09)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
RLS-ESN預(yù)測輸出圖及誤差圖
2 10 h后的PM2.5預(yù)測輸出圖
【參考文獻】:
期刊論文
[1]一種改進的雁群擴展粒子群算法研究[J]. 劉浩然,崔靜闖,盧澤丹,郭長江,丁攀. 計量學(xué)報. 2019(03)
[2]Seeing permeability from images: fast prediction with convolutional neural networks[J]. Jinlong Wu,Xiaolong Yin,Heng Xiao. Science Bulletin. 2018(18)
[3]稱重傳感器蠕變誤差的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償方法[J]. 王有貴,吳雙雙,陳紅江. 計量學(xué)報. 2018(04)
[4]基于對抗訓(xùn)練策略的語言模型數(shù)據(jù)增強技術(shù)[J]. 張一珂,張鵬遠(yuǎn),顏永紅. 自動化學(xué)報. 2018(05)
[5]基于電磁超聲導(dǎo)波的鋁板裂紋缺陷檢測方法[J]. 楊理踐,邢燕好,張佳,高松巍. 儀器儀表學(xué)報. 2018(04)
[6]基于泄漏積分型回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的在線學(xué)習(xí)光伏功率預(yù)測[J]. 徐正陽,路志英,劉洪. 電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報. 2018(02)
[7]基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)節(jié)臂式坐標(biāo)測量機長度誤差補償[J]. 陸藝,張培培,王學(xué)影,王華,趙晨馨. 計量學(xué)報. 2017(03)
[8]基于罰函數(shù)內(nèi)點法的泄露積分型回聲狀態(tài)網(wǎng)的參數(shù)優(yōu)化[J]. 倫淑嫻,胡海峰. 自動化學(xué)報. 2017(07)
[9]多元時間序列的子空間回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型[J]. 韓敏,許美玲,王新迎. 計算機學(xué)報. 2014(11)
[10]基于小波回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的混沌時間序列預(yù)測[J]. 宋彤,李菡. 物理學(xué)報. 2012(08)
本文編號:3274147
【文章來源】:計量學(xué)報. 2020,41(09)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
RLS-ESN預(yù)測輸出圖及誤差圖
2 10 h后的PM2.5預(yù)測輸出圖
【參考文獻】:
期刊論文
[1]一種改進的雁群擴展粒子群算法研究[J]. 劉浩然,崔靜闖,盧澤丹,郭長江,丁攀. 計量學(xué)報. 2019(03)
[2]Seeing permeability from images: fast prediction with convolutional neural networks[J]. Jinlong Wu,Xiaolong Yin,Heng Xiao. Science Bulletin. 2018(18)
[3]稱重傳感器蠕變誤差的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償方法[J]. 王有貴,吳雙雙,陳紅江. 計量學(xué)報. 2018(04)
[4]基于對抗訓(xùn)練策略的語言模型數(shù)據(jù)增強技術(shù)[J]. 張一珂,張鵬遠(yuǎn),顏永紅. 自動化學(xué)報. 2018(05)
[5]基于電磁超聲導(dǎo)波的鋁板裂紋缺陷檢測方法[J]. 楊理踐,邢燕好,張佳,高松巍. 儀器儀表學(xué)報. 2018(04)
[6]基于泄漏積分型回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的在線學(xué)習(xí)光伏功率預(yù)測[J]. 徐正陽,路志英,劉洪. 電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報. 2018(02)
[7]基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)節(jié)臂式坐標(biāo)測量機長度誤差補償[J]. 陸藝,張培培,王學(xué)影,王華,趙晨馨. 計量學(xué)報. 2017(03)
[8]基于罰函數(shù)內(nèi)點法的泄露積分型回聲狀態(tài)網(wǎng)的參數(shù)優(yōu)化[J]. 倫淑嫻,胡海峰. 自動化學(xué)報. 2017(07)
[9]多元時間序列的子空間回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型[J]. 韓敏,許美玲,王新迎. 計算機學(xué)報. 2014(11)
[10]基于小波回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的混沌時間序列預(yù)測[J]. 宋彤,李菡. 物理學(xué)報. 2012(08)
本文編號:3274147
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