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改进的快速跟踪回声状态网络及PM_(2.5)预测

刘彬  李德健  赵志彪  武尤  
【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PM_(2.5)的关联度,建立PM_(2.5)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PM_(2.5)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。

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