基于变分推理回声状态网络集成模型的工业数据区间预测
刘颖
刘若愚
赵珺
王伟
1.大连理工大学 控制科学与工程学院,辽宁大连,1160232.大连理工大学 控制科学与工程学院,辽宁大连,1160233.大连理工大学 控制科学与工程学院,辽宁大连,1160234.大连理工大学 控制科学与工程学院,辽宁大连,116023
摘要：针对含噪声工业时间序列数据的区间预测问题,本文提出了一种使用变分推理来数值求解回声状态网络(echo state network,ESN)集成模型参数的区间预测方法.在模型构建上,将ESN集成模型中各个ESN单元输出权值向量的先验分布方差设置为相互独立形式,相比较非独立形式更有利于模型稳定性;在模型参数求解上,本文提出用变分推理来近似推导出集成模型中所有不确定参数的联合后验概率分布,以分布中的参数均值作为模型参数值,相对于已有ESN集成模型使用最大化边缘似然度的参数估计方法效果更好.为验证提出方法的有效性,测试了人工数据集和钢铁企业真实煤气数据集.实验结果表明本文方法参数估计更为准确,在预测精度,区间质量和模型稳定性以及耗时方面表现优秀.
关键词：变分推理区间预测工业数据回声状态网络时间序列
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(61533005)国家自然科学基金(61522304)中央高校基本科研业务费专项(DUT17ZD231)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 1066-1073 )
英文信息