基于多元数据动态时延匹配的新型回声状态网络工业过程时间序列预测

来源 :北京化工大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:xiaozao
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凭借强大的动态性能学习能力,回声状态网络(echo state network,ESN)开始应用于工业过程多元时间序列的预测,以帮助解决过程监督、控制和优化的关键问题。传统的ESN在网络结构上采用随机生成的稀疏储备池和单一的神经元模型,导致其节点耦合性强且计算能力有限,难以适用于复杂工业过程;而在信息匹配处理方面基于静态时延信息以固定的时间维度选择多元数据,忽略了真实过程的动态时延特性,可能导致网络模型数据错位或遗漏某些关键数据信息。论文针对以上问题进行了深入研究,取得的主要研究成果如下:1、针对传统ESN模型的结构缺陷,提出了一种混合型循环跳跃储备池(hybrid cycle reservoir with jumps,HCRJ)网络。其中,通过探索储备池循环结构和跳转结构中混合小波神经元的注入方式,构建了最优模型。最后在石油钻井关键变量的预测任务中,验证了网络的优越性。2、基于动态时延的理论,提出了一种面向网络模型的多元时序数据动态匹配方法。其根据变量间动态传递时间,为每个预测值指定了所选多元数据的时间维度,使网络在运行期间可以准确且快速的抓取到最大贡献数据。最后将所提出方法用于精馏塔温度的预测,获得了满意的结果,验证了所提方法的有效性。
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