一种EKF-WLS-SVR与混沌时间序列分析的瓦斯动态预测新方法?

• 作者: 付华 孙璐 孟祥云 訾海
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 动态预测 瓦斯浓度 混沌特性 无线传感网络 WLS-SVR EKF滤波器
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 无线传感器技术
• 页码范围: 126-131
• 页数: 6页
• 分类号: TP391|TP212
• 字数: 5194字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2015.01.022

摘要

针对瓦斯浓度时间序列高度的混沌特性，采用微熵率法同步确定最优的嵌入维数与延迟时间，还原瓦斯涌出系统状态空间。以无线传感网络系统采集并经降噪处理后的瓦斯浓度序列作为样本。提出利用带有整定因子的扩展卡尔曼滤波器( EKF)对加权最小二乘支持向量回归机( WLS-SVR)的正则化参数γ与核参数σ进行快速寻优，并依据周期性更新的训练样本建立基于EKF-WLS-SVR耦合算法的动态预测模型以精确预测后续时间点的瓦斯浓度。通过MATLAB进行仿真，结果表明：EKF滤波器对提高WLS-SVR的拟合精度与学习效率方面有很大的帮助。相比于其他模型，该耦合模型具备更高的预测精度与更强的鲁棒特性，有较高的实用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付华	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	242	1698	20.0	28.0
2	訾海	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	4	45	3.0	4.0
3	孟祥云		2	28	2.0	2.0
4	孙璐	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	7	84	5.0	7.0