改进的快速跟踪回声状态网络及PM2.5预测

摘要：

针对递归最小二乘回声状态网络在噪声环境中预测精度不高的问题,提出了一种改进的快速跟踪回声状态网络.首先在递归最小二乘回声状态网络结构的基础上,将自适应调节的可变遗忘因子加入其代价函数中,用改进的递归最小二乘法对网络输出权值进行训练,得到快速跟踪回声状态网络;然后利用经典Lorenz混沌系统验证快速跟踪回声状态网络的有效性;最后利用灰关联法分析各相关变量与PM2.5的关联度,建立PM2.5浓度值辅助变量集合,将辅助变量集合输入到快速跟踪回声状态网络进行PM2.5浓度值预测.实验表明,与传统回声状态网络、递归最小二乘回声状态网络预测效果相比,快速跟踪回声状态网络的预测方法精度佳,抗噪声能力强.

关键词：计量学、PM2.5预测、回声状态网络、递归最小二乘法、灰关联分析

所属期刊栏目：41

分类号：TB99(计量学)

资助基金：国家自然科学基金;河北省自然科学基金

在线出版日期：2020-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1138-1145