论文研究-基于改进回声状态网络的混沌时间序列多步预测 .pdf

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基于改进回声状态网络的混沌时间序列多步预测,张亚琦,杨凌,传统回声状态网络(ESN)对混沌时间序列的预测多用于不含噪声的理想条件,针对这一不足,本文选用小波分析与回声状态网络结合,提
国科技论文在线 如式()所示。 式()中当 时旱混沌状态,取分量的 点数据添加高斯白 噪声作为仿真数据。 其次基于松散犁小波 网终,实现对信号的噪声平滑。本文对一维信号进行小波 滤噪,因为噪声通常包含在信号的高频部分,首先利用小波分解高频系数的阈值量化进行 维小波的分解,最后根据小波分解后的最底层低频系数和各层高频系数,重构信号。小波分 解的重点是选择合适的小波基,目的是使处理后的信号结果与理论结果的误差最小。本文尝 试选用和小波对含噪序列进行层分解,并分别在中进行仿真试验比较, 结果如图所示,实验结果表明,采用小波软阈值法去噪图形平滑性更优,而且能够 在基本不损失信号主要能量的同时有效滤除干扰噪声 禾用」3小波和sm8八波降噪此 回 八 1000 (d)sm云噪声序圳 图利用小波进行信号去噪 系统原始序列;() 系统含白噪声序列 利用小波对信号进行层分解去噪后序列 利用小波对信号进行层分解去噪后 序列 最后,对相空间重构后的信号进行基于紧致型小波 的多步预测。 网络实现回声效应,主要是通过内部大量的神经元对输入端的时间序列,产 生的一系列震荡,存储从教师信号得到的信息,使网络具有的短期记忆功能,实现对 时间序列的多步预测。具备短期记忆能力是由它的大量稀疏连接的神经元结构决定,所 以处于中的神经元可以是仟何一种动态关系,通常使用型函数作为激活函数,也可 以使用小波函数作为激活函数,对非线性序列进行预测,通过小波函数的伸缩和平移,使激 活函数只有局部特性和变焦特性,与网络只有的自学习、自适应、鲁棒性等优势结合, 这种结构使得在不增加内部神经元数量的情况下,增加了的空间性,或者在相同的 国科技论文在线 内部神经元个数下,小波网络对含噪信号有更好的逼近效率,提高了预测精度和泛 化能力。本文中利用式()的离散小波函数作为网络的激活函数,代替原有的 函数。 () 基于改进的混淹时间序列多步直接预测的实验结果 在 中实现仿真实验,实验流程如图所示,具体步骤如下。 十 小 波滤噪 相空间重构 改进 图仿真实验流程图 ()选取样本数据 对」网络预测来说,系统的输入输岀关系包含在薮据样木中,所以选择的薮据越 多,学习效果越好,预测精度越高,结果越能反映岀输入输岀关系。但是相应的学习时间増 长。本文选择 方程分量产生的个数据作为样本,并添加晑斯白噪声作为仿真 数据,以满足含噪混沌时间序列的假设。 (2)数据的预处理 1)首先对含噪混沌时间序列进行滤噪,根据本文以上所述,本文选用小波对信 号进行层分解,并对细节系数选用阈值模式和尺度噪声 2)利用 函数对 方程中分量的个数据函数进行数据的归一化处 理。 3)提取前个数据作为教师训练输入数据,中间个数据作为测试输入数据, 进行相空间重构,利用方法确定嵌入维数为维,互信息法确定延迟时问为2, 得到相空间重构后的教师和测试数据 (3)网络训练 1)设定改进络中谱半径为,内部神经元个,连接密度取,输入 单元4个,输出单元个,激活函数如式()。 2)选择一个时间点,作为初始化整个网终的时间点,在这个时间点之前的所有内部状 态向量将被丢弃。 3)由状态矩阵和训练输出信号状态矩阵求得,公式为 (4)网终测试 训练好的网终输入测试样本,在输出节点得到网终的实际输出信号 比较与 对应的之间的误差 国科技论文在线 图()一图()分别示出了传统和本文方法用于混沌时间序列步、步 步直接预测的绝对误差,其各自的归一化平均平方误差方根 和平均学习误差平 方如表1所示 5步测绝对溪基 2 ()步直接预测绝对误差 中时 ()步直接预测绝对误差 步直接预测绝对误差 图两种网终多步直接预测绝对误差 国科技论文在线 表两种网络的误差数据对比 预测步数 步预测 步预测 步预测 类型。传统网络改进网络传统网终改进网终传统网络改进网络 由图及表可以看出,改进网络相对传统网终而言,在对含有噪声的混沌 时间序列的多步预测上具有较好的预测精度 结论 本文针对含噪混沌时间序列的预测问题,基于小波分解的方法,对含有噪声的数据进行 预处理,并引入小波神经元重新定义了回声状态网络,仿真实验结果表明,改进后的 网络较传统网络,在对 映射产生的时间序列多步直接预测中表现出更高的精确 度和泛化能力,显示出其在含有噪声的混沌序列的多步预测中具有一定的优势 参考文献 张兴会,刘玲,陈增强,袁著祉.应用 神经网终的混沌时间序列顶测华东理工大学学报, 增刊: 史志伟韩敏岭回归学习算法及混沌时间序列预测控制与决策, 韩敏,史志伟,郭伟储各池状态空间重构与混沌衬间序列预测物理学报, 宋勇,李贻斌李彩虹基于回声状态网络的混沌时间序列多步预测中国科技论文在线, 王瑟基于改进的回声状态神经网络的非线性预测南京工业人学, 王玉昆,张勇基于主元分析的转炉终点静态预测模型辽宁科技人学学报,(): 刘颖,赵珺,王伟等基于数据的改让回声状态网终在高炉烘气发生量预测屮的应用自动化学报, 刘超,王瑟,陆珂珂用于杋器人轨迹定位纠正系统的回声状态神经网络研究微计算机信息嵌入 式 韩敏混沌时间序列预测理论与方法北京:中国水利水电出版社 国科技论文在线 作者简介: 杨凌,女, 年生,肃张掖人,副教授,硕士生导师,主要硏究为智能信息处理、无 线通信技术: 张亚琦女,年生,甘肃兰州人,硕士研究生,主要研究人⊥神经网络、小波分析、混 沌时间序预测

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