基于模糊双曲正切模型的回声状态网改进及其应用研究
本文关键词:基于模糊双曲正切模型的回声状态网改进及其应用研究,,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:回声状态网是一种改进的递归神经网络。它使用随机稀疏连接的储备池代替传统递归神经网络的隐含层,用储备池单元来对输入进行高维、非线性的表示。储备池的生成过程独立于回声状态网的训练过程,因而只需采用线性方法训练输出权值,极大的简化了网络的训练过程。为了进一步提高回声状态网的性能,本文主要研究回声状态网参数之间的关系,并开展对回声状态网的改进研究。首先,泄露积分型回声状态网(Leaky-ESN)是一种改进的回声状态网,对于学习慢变化的动态系统,已经被证明是有用的。但是LeakyESN的参数间存在复杂的非线性关系,它的参数取值没有很好的指导原则,初学者很难一下给出合适的值。为了使Leaky-ESN有更好的建模能力,本论文通过仿真实验研究储备池的大小和稀疏度与建模精度的关系。本论文不仅给出了它们关系的定性描述,而且通过最小二乘拟合法给出了定量描述。其次,充分利用模糊双曲正切模型和回声状态网的优点,提出了基于模糊双曲正切模型的回声状态网(FH-ESN)。由于回声状态网和模糊双曲正切模型的状态更新方程相类似,可以利用模糊双曲正切模型来解释回声状态网储存的有用信息,使回声状态网具有可解释性,并且这种改进方法提高了建模精度。FH-ESN模型把输入、状态和输出分离开来,这更有利于控制器的设计。最后,利用改进的回声状态网对典型的非线性时间序列进行预测,特别是对光伏发电量的预测。与标准回声状态网进行对比,本论文提出的方法具有更好的预测性能。
【关键词】:回声状态网 模糊双曲正切模型 时间序列预测 状态更新方程 光伏发电量预测
【学位授予单位】:渤海大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP183
【目录】:
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-11
- 1 绪论11-16
- 1.1 课题研究的背景11
- 1.2 回声状态网的国内外研究现状11-14
- 1.3 本文的主要研究内容、意义和章节安排14-16
- 2 回声状态网16-39
- 2.1 回声状态网的数学模型16-19
- 2.1.1 回声状态网的模型结构16-17
- 2.1.2 标准回声状态网的基本原理17-18
- 2.1.3 泄露积分型回声状态网的基本原理18-19
- 2.2 回声状态网模型的重要参数19-20
- 2.3 储备池的建立和模型的训练学习过程20-22
- 2.3.1 储备池的建立20
- 2.3.2 回声状态网的训练过程20-21
- 2.3.3 回声状态网的误差评估21-22
- 2.4 回声状态网模型的参数关系22-38
- 2.4.1 Mackey-Glass混沌时间序列22-31
- 2.4.2 不规则正弦时间序列31-38
- 2.5 本章小结38-39
- 3 模糊双曲正切回声状态网39-59
- 3.1 模糊双曲正切模型39-41
- 3.2 基于模糊双曲正切模型的回声状态网改进41-47
- 3.2.1 FH-ESN模型41-42
- 3.2.2 FH-ESN模型的稳定性42-43
- 3.2.3 FH-ESN模型的实现和优化43-47
- 3.3 仿真实验和数据分析47-53
- 3.3.1 不规则正弦序列48-51
- 3.3.2 MG混沌时间序列51-53
- 3.4 基于FHM的回声状态网的参数优化53-58
- 3.4.1 不规则正弦序列54-56
- 3.4.2 MG混沌时间序列56-58
- 3.5 本章小结58-59
- 4 基于改进回声状态网的光伏发电输出功率的预测59-67
- 4.1 光伏发电量预测的发展现状和研究意义59-60
- 4.2 光伏发电量的影响因素和预测原理60-64
- 4.2.1 影响光伏发电量的环境因素60-63
- 4.2.2 光伏发电量预测的原理63-64
- 4.3 改进的回声状态网应用于光伏发电量预测64-65
- 4.4 仿真性能比较和分析65-66
- 4.5 本章小结66-67
- 总结与展望67-68
- 参考文献68-74
- 发表论文情况74-75
- 致谢75-76
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