本文關(guān)鍵詞：基于模糊雙曲正切模型的回聲狀態(tài)網(wǎng)改進(jìn)及其應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：回聲狀態(tài)網(wǎng)是一種改進(jìn)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它使用隨機(jī)稀疏連接的儲(chǔ)備池代替?zhèn)鹘y(tǒng)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層,用儲(chǔ)備池單元來(lái)對(duì)輸入進(jìn)行高維、非線性的表示。儲(chǔ)備池的生成過(guò)程獨(dú)立于回聲狀態(tài)網(wǎng)的訓(xùn)練過(guò)程,因而只需采用線性方法訓(xùn)練輸出權(quán)值,極大的簡(jiǎn)化了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程。為了進(jìn)一步提高回聲狀態(tài)網(wǎng)的性能,本文主要研究回聲狀態(tài)網(wǎng)參數(shù)之間的關(guān)系,并開(kāi)展對(duì)回聲狀態(tài)網(wǎng)的改進(jìn)研究。首先,泄露積分型回聲狀態(tài)網(wǎng)(Leaky-ESN)是一種改進(jìn)的回聲狀態(tài)網(wǎng),對(duì)于學(xué)習(xí)慢變化的動(dòng)態(tài)系統(tǒng),已經(jīng)被證明是有用的。但是LeakyESN的參數(shù)間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系,它的參數(shù)取值沒(méi)有很好的指導(dǎo)原則,初學(xué)者很難一下給出合適的值。為了使Leaky-ESN有更好的建模能力,本論文通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)研究?jī)?chǔ)備池的大小和稀疏度與建模精度的關(guān)系。本論文不僅給出了它們關(guān)系的定性描述,而且通過(guò)最小二乘擬合法給出了定量描述。其次,充分利用模糊雙曲正切模型和回聲狀態(tài)網(wǎng)的優(yōu)點(diǎn),提出了基于模糊雙曲正切模型的回聲狀態(tài)網(wǎng)(FH-ESN)。由于回聲狀態(tài)網(wǎng)和模糊雙曲正切模型的狀態(tài)更新方程相類似,可以利用模糊雙曲正切模型來(lái)解釋回聲狀態(tài)網(wǎng)儲(chǔ)存的有用信息,使回聲狀態(tài)網(wǎng)具有可解釋性,并且這種改進(jìn)方法提高了建模精度。FH-ESN模型把輸入、狀態(tài)和輸出分離開(kāi)來(lái),這更有利于控制器的設(shè)計(jì)。最后,利用改進(jìn)的回聲狀態(tài)網(wǎng)對(duì)典型的非線性時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè),特別是對(duì)光伏發(fā)電量的預(yù)測(cè)。與標(biāo)準(zhǔn)回聲狀態(tài)網(wǎng)進(jìn)行對(duì)比,本論文提出的方法具有更好的預(yù)測(cè)性能。
【關(guān)鍵詞】：回聲狀態(tài)網(wǎng) 模糊雙曲正切模型 時(shí)間序列預(yù)測(cè) 狀態(tài)更新方程 光伏發(fā)電量預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：渤海大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 1 緒論11-16
• 1.1 課題研究的背景11
• 1.2 回聲狀態(tài)網(wǎng)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容、意義和章節(jié)安排14-16
• 2 回聲狀態(tài)網(wǎng)16-39
• 2.1 回聲狀態(tài)網(wǎng)的數(shù)學(xué)模型16-19
• 2.1.1 回聲狀態(tài)網(wǎng)的模型結(jié)構(gòu)16-17
• 2.1.2 標(biāo)準(zhǔn)回聲狀態(tài)網(wǎng)的基本原理17-18
• 2.1.3 泄露積分型回聲狀態(tài)網(wǎng)的基本原理18-19
• 2.2 回聲狀態(tài)網(wǎng)模型的重要參數(shù)19-20
• 2.3 儲(chǔ)備池的建立和模型的訓(xùn)練學(xué)習(xí)過(guò)程20-22
• 2.3.1 儲(chǔ)備池的建立20
• 2.3.2 回聲狀態(tài)網(wǎng)的訓(xùn)練過(guò)程20-21
• 2.3.3 回聲狀態(tài)網(wǎng)的誤差評(píng)估21-22
• 2.4 回聲狀態(tài)網(wǎng)模型的參數(shù)關(guān)系22-38
• 2.4.1 Mackey-Glass混沌時(shí)間序列22-31
• 2.4.2 不規(guī)則正弦時(shí)間序列31-38
• 2.5 本章小結(jié)38-39
• 3 模糊雙曲正切回聲狀態(tài)網(wǎng)39-59
• 3.1 模糊雙曲正切模型39-41
• 3.2 基于模糊雙曲正切模型的回聲狀態(tài)網(wǎng)改進(jìn)41-47
• 3.2.1 FH-ESN模型41-42
• 3.2.2 FH-ESN模型的穩(wěn)定性42-43
• 3.2.3 FH-ESN模型的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化43-47
• 3.3 仿真實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析47-53
• 3.3.1 不規(guī)則正弦序列48-51
• 3.3.2 MG混沌時(shí)間序列51-53
• 3.4 基于FHM的回聲狀態(tài)網(wǎng)的參數(shù)優(yōu)化53-58
• 3.4.1 不規(guī)則正弦序列54-56
• 3.4.2 MG混沌時(shí)間序列56-58
• 3.5 本章小結(jié)58-59
• 4 基于改進(jìn)回聲狀態(tài)網(wǎng)的光伏發(fā)電輸出功率的預(yù)測(cè)59-67
• 4.1 光伏發(fā)電量預(yù)測(cè)的發(fā)展現(xiàn)狀和研究意義59-60
• 4.2 光伏發(fā)電量的影響因素和預(yù)測(cè)原理60-64
• 4.2.1 影響光伏發(fā)電量的環(huán)境因素60-63
• 4.2.2 光伏發(fā)電量預(yù)測(cè)的原理63-64
• 4.3 改進(jìn)的回聲狀態(tài)網(wǎng)應(yīng)用于光伏發(fā)電量預(yù)測(cè)64-65
• 4.4 仿真性能比較和分析65-66
• 4.5 本章小結(jié)66-67
• 總結(jié)與展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-74
• 發(fā)表論文情況74-75
• 致謝75-76

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  本文關(guān)鍵詞：基于模糊雙曲正切模型的回聲狀態(tài)網(wǎng)改進(jìn)及其應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：351728