本文選題：瓦斯涌出混沌時(shí)間序列　切入點(diǎn)：STUKF濾波器　出處：《傳感技術(shù)學(xué)報(bào)》2017年07期

【摘要】：針對(duì)瓦斯?jié)舛葧r(shí)間序列的混沌性,提出一種回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)算法(ESN)和無跡卡爾曼濾波器(UKF)、強(qiáng)跟蹤濾波器(STF)耦合的混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。對(duì)于一維瓦斯?jié)舛然煦鐣r(shí)間序列,采用平均軌道周期的C-C算法在時(shí)間域確定重構(gòu)空間的最佳時(shí)間延遲和嵌入維數(shù),在相空間通過非線性回歸預(yù)測(cè)模型擬合瓦斯涌出動(dòng)力演化軌跡,提出帶有漸消因子的非線性STUKF濾波器對(duì)ESN聯(lián)合參數(shù)進(jìn)行最優(yōu)狀態(tài)估計(jì)。試驗(yàn)結(jié)果表明:基于STUKF的ESN瓦斯涌出模型預(yù)測(cè)方法有效,在STUKF濾波器作用下增強(qiáng)了ESN算法的學(xué)習(xí)效率、提高了模型的跟蹤能力,能達(dá)到精度高、魯棒性好等優(yōu)點(diǎn)。
[Abstract]:In view of the chaos of gas concentration time series, a chaotic time series prediction model is proposed, which is coupled with ESNs (ESNs) and UKF (unscented Kalman filter) and STF (strong tracking filter).For a Vivas concentration chaotic time series, the optimal time delay and embedding dimension of reconstruction space are determined in time domain by C-C algorithm with average orbital period.The nonlinear regression prediction model is used to fit the dynamic evolution trajectory of gas emission in phase space, and a nonlinear STUKF filter with fading factor is proposed to estimate the optimal state of ESN joint parameters.The experimental results show that the prediction method of ESN gas emission model based on STUKF is effective. Under the action of STUKF filter, the learning efficiency of ESN algorithm is enhanced, the tracking ability of the model is improved, and the accuracy is high and the robustness is good.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣工程與控制工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51274118)
【分類號(hào)】：TD713;TN713

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1696839