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基于多元數(shù)據(jù)動態(tài)時延匹配的新型回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)工業(yè)過程時間序列預(yù)測

發(fā)布時間:2024-05-30 01:51
  憑借強(qiáng)大的動態(tài)性能學(xué)習(xí)能力,回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(echo state network,ESN)開始應(yīng)用于工業(yè)過程多元時間序列的預(yù)測,以幫助解決過程監(jiān)督、控制和優(yōu)化的關(guān)鍵問題。傳統(tǒng)的ESN在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上采用隨機(jī)生成的稀疏儲備池和單一的神經(jīng)元模型,導(dǎo)致其節(jié)點耦合性強(qiáng)且計算能力有限,難以適用于復(fù)雜工業(yè)過程;而在信息匹配處理方面基于靜態(tài)時延信息以固定的時間維度選擇多元數(shù)據(jù),忽略了真實過程的動態(tài)時延特性,可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)錯位或遺漏某些關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息。論文針對以上問題進(jìn)行了深入研究,取得的主要研究成果如下:1、針對傳統(tǒng)ESN模型的結(jié)構(gòu)缺陷,提出了一種混合型循環(huán)跳躍儲備池(hybrid cycle reservoir with jumps,HCRJ)網(wǎng)絡(luò)。其中,通過探索儲備池循環(huán)結(jié)構(gòu)和跳轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)中混合小波神經(jīng)元的注入方式,構(gòu)建了最優(yōu)模型。最后在石油鉆井關(guān)鍵變量的預(yù)測任務(wù)中,驗證了網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)越性。2、基于動態(tài)時延的理論,提出了一種面向網(wǎng)絡(luò)模型的多元時序數(shù)據(jù)動態(tài)匹配方法。其根據(jù)變量間動態(tài)傳遞時間,為每個預(yù)測值指定了所選多元數(shù)據(jù)的時間維度,使網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)行期間可以準(zhǔn)確且快速的抓取到最大貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)。最后將所提出方法用于精餾...

【文章頁數(shù)】:75 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-2動態(tài)與靜態(tài)時延??Fig.?2-2?Dynamic?and?static?time-delays??為了相對獨立的依賴數(shù)據(jù)知識,使技術(shù)工人的技術(shù)支持相對可能的少,一般采用??理

圖2-2動態(tài)與靜態(tài)時延??Fig.?2-2?Dynamic?and?static?time-delays??為了相對獨立的依賴數(shù)據(jù)知識,使技術(shù)工人的技術(shù)支持相對可能的少,一般采用??理

?北京化工大學(xué)碩士學(xué)位論文???n??Yk=4Z;(k)?式(2-11)??t=i??其中,其數(shù)值越接近1,代表序列曲線相似度越高,否則相關(guān)度越低,一般使用熱力??圖進(jìn)行最后的知識體系表達(dá)。??2.3.3多元變量間時延估計??在許多工業(yè)過程中,多元變量之間都存在關(guān)聯(lián)性,其相互作用....


圖2-3時間窗口滑動過程??Fig.?2-3?Time?window?sliding?processes??描述變量間的相關(guān)系數(shù)Pe[-i,i],過程變量間的正反影響關(guān)系由正負(fù)值確定

圖2-3時間窗口滑動過程??Fig.?2-3?Time?window?sliding?processes??描述變量間的相關(guān)系數(shù)Pe[-i,i],過程變量間的正反影響關(guān)系由正負(fù)值確定

據(jù)段相似度的系數(shù)值,如下式所示,??由此提取變量間每個時間點的動態(tài)時延信息。??Pxy(〇(ki)=丄f?0,...,n.式(2-13)??nk?含?Sx(j)Sy(j+k)??其中,k=0,1,2,?????,&滑動寬度k是平滑窗口的移動范圍,(〇代表時間。設(shè)置觀測寬??度&為....


圖2?4伸縮時間窗口對時延提取流程??Fig.?2-4?Extractions?of?time?delays?in?elastic?time?windows??

圖2?4伸縮時間窗口對時延提取流程??Fig.?2-4?Extractions?of?time?delays?in?elastic?time?windows??

?北京化工大學(xué)碩士學(xué)位論文???整體算法的核心是觀測窗口?nk的大小,其擴(kuò)張判斷的依據(jù)是在當(dāng)前時間窗口下:??(1)是否存在因局部強(qiáng)干擾導(dǎo)致時間序列之間的反向時延(整體時延方向為正)的相似度??數(shù)值過大的情況。(2)變量間的相關(guān)系數(shù)的絕對值是否大于整段數(shù)據(jù)下變量的相關(guān)系數(shù)??的絕....


圖2-6不同網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測精度??Fig.?2-6?Prediction?accuracies?of?different?network?models??2.4.2工業(yè)變量之間的時延提取??

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?北京化工大學(xué)碩士學(xué)位論文???0.18?-????ESN??I?-*??SCR??016?X?HESN??、、、?HSCR??0.14?、、、、??0.08????0.06??二丄、、??今?^?^?^?^??Reservoir?Size??圖2-6不同網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測精度??F....



本文編號:3984399

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