【摘 要】
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时序数据是指一组按时间先后顺序,以恒定的采样频率采集到的数据,通常情况下,指在等间距时间节点上的观测值。时序数据广泛存在于金融、天气、交通、建筑等方面,研究时序数据对社会发展具有重大意义。时序数据预测任务主要分为短期实时预测和长期预测:短期实时预测即根据若干历史数据值,预测下一时刻数据;长期预测即根据若干历史数据值,预测下一时间段内的数据值。本文研究神经网络在时序数据预测中的应用,包括短期实时时间
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时序数据是指一组按时间先后顺序,以恒定的采样频率采集到的数据,通常情况下,指在等间距时间节点上的观测值。时序数据广泛存在于金融、天气、交通、建筑等方面,研究时序数据对社会发展具有重大意义。时序数据预测任务主要分为短期实时预测和长期预测:短期实时预测即根据若干历史数据值,预测下一时刻数据;长期预测即根据若干历史数据值,预测下一时间段内的数据值。本文研究神经网络在时序数据预测中的应用,包括短期实时时间序列预测和长期时间序列预测,主要研究工作有:（1）针对深度回声状态网络每个储备池的大小、权值矩阵的稀疏度都需要靠经验确定以及在每个储备池的大小、稀疏度、输入缩放因子、谱半径等参数都确定的情况下,依然存在储备池随机初始化,内部网络节点随机连接导致其性能不稳定的问题,本文将深度回声状态网络的深度架构和确定性循环跳跃状态网络的拓扑结构融合,提出深度确定性循环跳跃状态网络（deep cycle reservoir with regular jumps,DCRJ）,然后提出了用蝴蝶优化算法（butterfly optimization algorithm,BOA）构建DCRJ模型的建模方法;为了加快DCRJ模型训练速度,本文对BOA算法进行改进,提出基于莱维飞行和反向学习的蝴蝶优化算法（OLBOA）,然后在多个基准函数上测试OLBOA算法的收敛性能和寻优性能。实验表明OLBOA算法的精度和收敛速度较BOA算法有很大提高;最后用OLBOA算法构建DCRJ模型用于短期实时数据预测,并将DCRJ模型与其他模型在多个数据集上做仿真实验。实验表明DCRJ模型相比于DESN模型在不损失预测精度的情况下,稳定性得到很大提高。（2）由于时序数据大部分不具有稳定特性和线性特性,使用单一的传统统计预测和神经网络预测方法并不能达到理想的效果,且在对时间序列进行长期预测的过程中,这种不稳定性随着时间的增长影响越来越大。为此,本文提出CEEMDAN-DCRJ模型用于时序数据长期预测。首先利用CEEMDAN算法对原始时间序列进行分解,然后通过排列熵和Pearson相关系数对CEEMDAN分解得到的分量进行分析,然后将得到的分量用于DCRJ模型构建,用来对时序数据进行长期预测,最终在真实数据集上将该模型与时间卷积神经网络作对比。实验表明经过CEEMDAN分解,再对不同分量构建不同的预测模型,最后进行模态叠加得到预测结果的预测方式可提高预测精度,且CEEMDAN-DCRJ在长期时序预测有很好的效果,预测精度高于CEEMDAN-TCN模型。（3）将DCRJ模型用于桥梁智能管养仿真系统的趋势预测模块,首先介绍了桥梁的相关基础知识以及桥梁挠度和固有频率的测量方法,然后选取某座桥梁的挠度和振动传感器数据做仿真实验,验证DCRJ模型在桥梁挠度和固有频率数据预测方面的可用性,随后提出了桥梁智能管养仿真系统的架构设计方案,最终对此系统的一些功能作描述和展示。
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