基于非线性STUKF滤波器和ESN算法的耦合预测模型

发布时间：2018-04-01 18:57

本文选题：瓦斯涌出混沌时间序列　切入点：STUKF滤波器　出处：《传感技术学报》2017年07期

【摘要】：针对瓦斯浓度时间序列的混沌性,提出一种回声状态网络算法(ESN)和无迹卡尔曼滤波器(UKF)、强跟踪滤波器(STF)耦合的混沌时间序列预测模型。对于一维瓦斯浓度混沌时间序列,采用平均轨道周期的C-C算法在时间域确定重构空间的最佳时间延迟和嵌入维数,在相空间通过非线性回归预测模型拟合瓦斯涌出动力演化轨迹,提出带有渐消因子的非线性STUKF滤波器对ESN联合参数进行最优状态估计。试验结果表明:基于STUKF的ESN瓦斯涌出模型预测方法有效,在STUKF滤波器作用下增强了ESN算法的学习效率、提高了模型的跟踪能力,能达到精度高、鲁棒性好等优点。
[Abstract]:In view of the chaos of gas concentration time series, a chaotic time series prediction model is proposed, which is coupled with ESNs (ESNs) and UKF (unscented Kalman filter) and STF (strong tracking filter).For a Vivas concentration chaotic time series, the optimal time delay and embedding dimension of reconstruction space are determined in time domain by C-C algorithm with average orbital period.The nonlinear regression prediction model is used to fit the dynamic evolution trajectory of gas emission in phase space, and a nonlinear STUKF filter with fading factor is proposed to estimate the optimal state of ESN joint parameters.The experimental results show that the prediction method of ESN gas emission model based on STUKF is effective. Under the action of STUKF filter, the learning efficiency of ESN algorithm is enhanced, the tracking ability of the model is improved, and the accuracy is high and the robustness is good.
【作者单位】：辽宁工程技术大学电气工程与控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51274118)
【分类号】：TD713;TN713

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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