基于非线性STUKF滤波器和ESN算法的耦合预测模型

• 作者: 付华 司南楠 吕东东 宋立业 彭继慎
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯涌出混沌时间序列 STUKF滤波器 状态估计 瓦斯涌出
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 1029-1034
• 页数: 6页
• 分类号: TP391|TP21
• 字数: 5345字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2017.07.010

摘要

针对瓦斯浓度时间序列的混沌性,提出一种回声状态网络算法(ESN)和无迹卡尔曼滤波器(UKF)、强跟踪滤波器(STF)耦合的混沌时间序列预测模型.对于一维瓦斯浓度混沌时间序列,采用平均轨道周期的C-C算法在时间域确定重构空间的最佳时间延迟和嵌入维数,在相空间通过非线性回归预测模型拟合瓦斯涌出动力演化轨迹,提出带有渐消因子的非线性STUKF滤波器对ESN联合参数进行最优状态估计.试验结果表明:基于STUKF的ESN瓦斯涌出模型预测方法有效,在STUKF滤波器作用下增强了ESN算法的学习效率、提高了模型的跟踪能力,能达到精度高、鲁棒性好等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭继慎	辽宁工程技术大学电气工程与控制工程学院	111	550	12.0	17.0
2	付华	辽宁工程技术大学电气工程与控制工程学院	242	1698	20.0	28.0
3	宋立业	辽宁工程技术大学电气工程与控制工程学院	30	112	6.0	9.0
4	司南楠	辽宁工程技术大学电气工程与控制工程学院	3	7	2.0	2.0
5	吕东东	辽宁工程技术大学电气工程与控制工程学院	2	5	2.0	2.0