一種EKF-WLS-SVR與混沌時間序列分析的瓦斯動態(tài)預測新方法
本文選題：動態(tài)預測 + 瓦斯?jié)舛?/strong>��； 參考：《傳感技術(shù)學報》2015年01期
【摘要】：針對瓦斯?jié)舛葧r間序列高度的混沌特性,采用微熵率法同步確定最優(yōu)的嵌入維數(shù)與延遲時間,還原瓦斯涌出系統(tǒng)狀態(tài)空間。以無線傳感網(wǎng)絡系統(tǒng)采集并經(jīng)降噪處理后的瓦斯?jié)舛刃蛄凶鳛闃颖尽Ｌ岢隼脦в姓ㄒ蜃拥臄U展卡爾曼濾波器(EKF)對加權(quán)最小二乘支持向量回歸機(WLS-SVR)的正則化參數(shù)γ與核參數(shù)σ進行快速尋優(yōu),并依據(jù)周期性更新的訓練樣本建立基于EKF-WLS-SVR耦合算法的動態(tài)預測模型以精確預測后續(xù)時間點的瓦斯?jié)舛�。通過MATLAB進行仿真,結(jié)果表明:EKF濾波器對提高WLS-SVR的擬合精度與學習效率方面有很大的幫助。相比于其他模型,該耦合模型具備更高的預測精度與更強的魯棒特性,有較高的實用價值。
[Abstract]:According to the chaotic characteristics of the gas concentration time series, the optimal embedding dimension and delay time are determined synchronously by the micro-entropy rate method, and the state space of the gas emission system is reduced. The gas concentration sequence collected by wireless sensor network system and treated by noise reduction is taken as the sample. An extended Kalman filter with tuning factor (EKF) is proposed to rapidly optimize the regularization parameter 緯 and kernel parameter 蟽 of weighted least squares support vector regression machine (WLS-SVR). A dynamic prediction model based on EKF-WLS-SVR coupling algorithm is established based on periodically updated training samples to accurately predict the gas concentration at subsequent time points. The simulation results with MATLAB show that the WLS-SVR filter has great help in improving the fitting accuracy and learning efficiency of WLS-SVR. Compared with other models, the coupling model has higher prediction accuracy and stronger robustness, and has higher practical value.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學電氣與控制工程學院;國網(wǎng)遼寧省電力有限公司錦州供電公司;
【基金】：國家自然科學基金項目(51274118) 遼寧省教育廳基金項目(L2012119) 遼寧省科技攻關(guān)項目(2011229011)
【分類號】：TD712
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本文編號：2022293
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