改进的快速跟踪回声状态网络及PM2.5预测

来源：计量学报杂志2020年第9期北京时间：

作者：刘彬,李德健,赵志彪,武尤

单位：燕山大学 电气工程学院,河北秦皇岛066004

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PM2.5的关联度,建立PM2.5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PM2.5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。

关键词：计量学;PM2.5预测;回声状态网络;递归最小二乘法;灰关联分析

基金资助：国家自然科学基金(51641609);河北省自然科学基金(E2018203398)