基于相空间重构与鲁棒极限学习机的时延预测

• 作者: 时维国 许超
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 网络控制系统 0-1检测 相空间重构 鲁棒极限学习机 时延预测
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 制导、导航与控制
• 页码范围: 416-421
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 字数: 4275字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2019.02.25

摘要

针对网络控制系统(networked control system,NCS)诱导时延具有的时变、随机、非线性等特点,提出了一种相空间重构与鲁棒极限学习机(robust extreme learning machine,RELM)的时延预测算法.首先利用0-1测试对时延序列进行混沌特性检测,再通过改进关联积分法确定重构延迟参数和嵌入维数,进而对时延序列进行重构,新的样本更能真实反映时延变化特性.以重构后的时延序列为训练样本,同时,考虑异常值的稀疏特性,运用RELM进行时延序列预测.该方法具有学习速度快、泛化性能好、可有效降低异常值影响等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	时维国	大连交通大学电气信息工程学院	34	93	6.0	8.0
2	许超	大连交通大学电气信息工程学院	2	1	1.0	1.0