改进的快速跟踪回声状态网络及PM2.5预测

• 作者: 刘彬 李德健 武尤 赵志彪
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 PM2.5预测 回声状态网络 递归最小二乘法 灰关联分析
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 页码范围: 1138-1145
• 页数: 8页
• 分类号: TB99
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2020.09.17

摘要

针对递归最小二乘回声状态网络在噪声环境中预测精度不高的问题,提出了一种改进的快速跟踪回声状态网络.首先在递归最小二乘回声状态网络结构的基础上,将自适应调节的可变遗忘因子加入其代价函数中,用改进的递归最小二乘法对网络输出权值进行训练,得到快速跟踪回声状态网络;然后利用经典Lorenz混沌系统验证快速跟踪回声状态网络的有效性;最后利用灰关联法分析各相关变量与PM2.5的关联度,建立PM2.5浓度值辅助变量集合,将辅助变量集合输入到快速跟踪回声状态网络进行PM2.5浓度值预测.实验表明,与传统回声状态网络、递归最小二乘回声状态网络预测效果相比,快速跟踪回声状态网络的预测方法精度佳,抗噪声能力强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘彬		304	3194	26.0	40.0
2	赵志彪		7	17	1.0	4.0
3	武尤		3	2	1.0	1.0
4	李德健		3	0	0.0	0.0