一種EKF-WLS-SVR與混沌時(shí)間序列分析的瓦斯動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)新方法
本文選題：動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè) + 瓦斯?jié)舛?/strong>�。� 參考：《傳感技術(shù)學(xué)報(bào)》2015年01期
【摘要】：針對(duì)瓦斯?jié)舛葧r(shí)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(shí)間,還原瓦斯涌出系統(tǒng)狀態(tài)空間。以無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)采集并經(jīng)降噪處理后的瓦斯?jié)舛刃蛄凶鳛闃颖�。提出利用帶有整定因子的擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)對(duì)加權(quán)最小二乘支持向量回歸機(jī)(WLS-SVR)的正則化參數(shù)γ與核參數(shù)σ進(jìn)行快速尋優(yōu),并依據(jù)周期性更新的訓(xùn)練樣本建立基于EKF-WLS-SVR耦合算法的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型以精確預(yù)測(cè)后續(xù)時(shí)間點(diǎn)的瓦斯?jié)舛�。通過(guò)MATLAB進(jìn)行仿真,結(jié)果表明:EKF濾波器對(duì)提高WLS-SVR的擬合精度與學(xué)習(xí)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(yù)測(cè)精度與更強(qiáng)的魯棒特性,有較高的實(shí)用價(jià)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(xué)電氣與控制工程學(xué)院;國(guó)網(wǎng)遼寧省電力有限公司錦州供電公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51274118) 遼寧省教育廳基金項(xiàng)目(L2012119) 遼寧省科技攻關(guān)項(xiàng)目(2011229011)
【分類號(hào)】：TD712
【相似文獻(xiàn)】
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本文編號(hào)：2022293
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