【摘 要】
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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
【机 构】
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燕山大学电气工程学院,燕山大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51641609),河北省自然科学基金(E2018203398)
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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
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