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改进果蝇算法优化回声状态网络的旅游需求预测研究 被引量：10
1
作者 陈明扬 王林 余晓晓 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第2期307-316,共10页
首先对标准果蝇优化算法FOA进行改进,自适应调整果蝇种群数量和搜索步长,同时优化初始迭代位置,改善算法局部搜索能力和搜索效率。接着将改进的FOA算法AFOA与回声状态网络ESN相结合,构建一个两阶段组合预测模型(AFOA-ESN),通过AFOA优化... 首先对标准果蝇优化算法FOA进行改进,自适应调整果蝇种群数量和搜索步长,同时优化初始迭代位置,改善算法局部搜索能力和搜索效率。接着将改进的FOA算法AFOA与回声状态网络ESN相结合,构建一个两阶段组合预测模型(AFOA-ESN),通过AFOA优化ESN获取其关键参数,将优化后的参数输入ESN,形成最终的组合预测模型。最后利用该模型进行旅游需求预测。实验结果表明,AFOA-ESN模型较自回归移动平均模型、支持向量机模型、BP神经网络、标准ESN网络以及其他预测模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 旅游需求预测 回声状态神经网络 果蝇优化算法
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改进粒子群算法优化回声状态网络的电力需求预测研究 被引量：10
2
作者 王林 王燕丽 安泽远 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第8期1457-1466,共10页
首先引入自适应算子对标准粒子群优化算法PSO的惯性权重和学习因子进行改进,以提高其探索当前空间和开发未知空间之间的平衡性。同时,采用非线性函数来构建回声状态网络ESN储备池内部状态之间的非线性关系。接着利用改进的粒子群优化算... 首先引入自适应算子对标准粒子群优化算法PSO的惯性权重和学习因子进行改进,以提高其探索当前空间和开发未知空间之间的平衡性。同时,采用非线性函数来构建回声状态网络ESN储备池内部状态之间的非线性关系。接着利用改进的粒子群优化算法APSO对非线性回声状态网络NESN的关键参数进行优化,以构建APSO-NESN组合预测模型。最后运用该模型进行电力需求预测。实验结果表明,相比自回归移动平均模型、多元线性回归、标准ESN及其他预测模型,APSO-NESN模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 电力需求预测 回声状态神经网络 粒子群优化算法
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基于回声状态神经网络风电齿轮箱故障诊断方法 被引量：3
3
作者 王星达 何林峰 徐小力 《设备管理与维修》 2016年第S2期46-47,共2页
增速齿轮箱是大型风力发电机组的关键部件,应采用合适的方法进行故障诊断对其运行状态进行预测。本文提出了基于小波包和回声状态神经网络的齿轮箱故障诊断方法。首先利用小波包分解风机齿轮箱的故障信号,能够得到振动信号位于不同频段... 增速齿轮箱是大型风力发电机组的关键部件,应采用合适的方法进行故障诊断对其运行状态进行预测。本文提出了基于小波包和回声状态神经网络的齿轮箱故障诊断方法。首先利用小波包分解风机齿轮箱的故障信号,能够得到振动信号位于不同频段的故障特征,接着对不同频段的故障特征频率做归一化处理,进而组成故障特征向量,最后将特征向量输入回声神经网络模型得到故障类型。该方法减小了传统的BP神经网络模型神经网络算法陷入局部最优解的风险,提高了网络的收敛速度。 展开更多
关键词 回声状态神经网络 小波包 特征向量 故障诊断
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用于机器人轨迹定位纠正系统的回声状态神经网络研究 被引量：1
4
作者 刘超 王瑟 陆珂珂 《微计算机信息》 北大核心 2006年第09Z期216-218,68,共4页
循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)是人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks)中重要的分支,与前馈神经网络(ForwardNeuralNetworks)相比具有更好的时间序列学习能力。但长期以来其学习法一直不能脱离前馈神经网络而自成一体,回声... 循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)是人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks)中重要的分支,与前馈神经网络(ForwardNeuralNetworks)相比具有更好的时间序列学习能力。但长期以来其学习法一直不能脱离前馈神经网络而自成一体,回声状态神经网络(EchoStateNetworks(ESN))是打破这一局面的全新学习方法。其独特的结构,良好的短期记忆能力,方便的学习方法,不俗的非线性特性是以前循环神经网络所不可比的。本文在介绍了回声状态神经网络之后将其用于四轮机器人的位置测量系统中,有良好的表现。 展开更多
关键词 循环神经网络 回声状态神经网络 时间序列预测 机器人控制
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基于压缩感知的回声状态神经网络在时间序列预测中的应用 被引量：1
5
作者 李莉 於志勇 黄昉菀 《软件导刊》 2020年第4期9-13,共5页
数据预测作为城市计算的一部分,在帮助理解各种城市现象本质及预测城市未来中有着举足轻重的作用。回声状态神经网络作为一种新型的循环神经网络模型,广泛应用于数据预测领域。传统的回声状态神经网络由输入层、储备池和输出层3个部分组... 数据预测作为城市计算的一部分,在帮助理解各种城市现象本质及预测城市未来中有着举足轻重的作用。回声状态神经网络作为一种新型的循环神经网络模型,广泛应用于数据预测领域。传统的回声状态神经网络由输入层、储备池和输出层3个部分组成,其储备池中具有大量稀疏连接的神经元,对输入数据进行非线性变换可输出高维的内部状态。针对高维变换在求解输出权值矩阵时的耗时问题,提出一种基于压缩感知方法的回声状态神经网络,利用测量矩阵,将高维的内部状态压缩成低维后再求解输出权值矩阵。混沌时间序列预测实验结果表明,相对于传统模型,该方法能在误差损失允许范围内,将计算时间最大程度降低到40%左右。 展开更多
关键词 数据预测 回声状态神经网络 储备池计算 压缩感知 时间序列预测
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基于回声状态网络的声环境中目标信号增强方法
6
作者 陈国钦 詹仁辉 《福建师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期20-27,共8页
基于声信道特点和回声状态神经网络建模,提出了一种通过抑制环境回声而相应增强目标语音的信号处理方法.仿真实验表明,对应于模型最好的泛化能力,其储备池规模(N)及其稀疏连接度(p)的N×p取值(为储备池中互相连接的神经元数量)是极... 基于声信道特点和回声状态神经网络建模,提出了一种通过抑制环境回声而相应增强目标语音的信号处理方法.仿真实验表明,对应于模型最好的泛化能力,其储备池规模(N)及其稀疏连接度(p)的N×p取值(为储备池中互相连接的神经元数量)是极值;其训练数据量(即足够的训练时间)存在一个下限值.训练建模后,该模型不仅达到通过抑制环境回声而相应增强输出目标语音信号的目的,而且麦克风接收信道改变时,也保持有效的处理效果. 展开更多
关键词 回声状态神经网络 环境回声信号 目标语音信号
原文传递
一种回声状态神经网络分类挖掘教学演示模型
7
作者 王华秋 《计算机时代》 2016年第2期82-85,共4页
回声状态神经网络分类算法是一种重要的数据挖掘方法,是处理大数据分类的重要工具。但该算法原理比较抽象,从公式推导的角度很难让学生深刻理解,因此提出利用MATLAB数学软件实现回声状态神经网络分类算法,将其编译成.NET平台的COM组件,... 回声状态神经网络分类算法是一种重要的数据挖掘方法,是处理大数据分类的重要工具。但该算法原理比较抽象,从公式推导的角度很难让学生深刻理解,因此提出利用MATLAB数学软件实现回声状态神经网络分类算法,将其编译成.NET平台的COM组件,由Visual C#.NET集成开发环境下的应用程序调用编译后的MATLAB的COM组件,实现回声状态神经网络的分类模型。 展开更多
关键词 回声状态神经网络 分类模型 MATLAB组件 WINDOWS应用程序
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多目标优化算法在短期风速预测中的应用
8
作者 杨靖萍 徐建平 李峰 《河北电力技术》 2020年第6期28-30,62,共4页
风速具有非平稳性和非线性的特点,为了提高短期风速预测准确性,提出一个混合预测模型。阐述该模型用变分模态分解(VMD)对风速进行分解和重组,降低数据复杂度和非平稳性后,用多目标粒子群算法(MOPSO)对回声状态神经网络(ESN)的参数进行优... 风速具有非平稳性和非线性的特点,为了提高短期风速预测准确性,提出一个混合预测模型。阐述该模型用变分模态分解(VMD)对风速进行分解和重组,降低数据复杂度和非平稳性后,用多目标粒子群算法(MOPSO)对回声状态神经网络(ESN)的参数进行优化,构造最优预测模型,同时提高预测的准确性和稳定性。通过实验发现,提出的VMD-MOPSOESN模型优于比较模型,在短期风速预测中表现出很好的性能。 展开更多
关键词 短期风速预测 变分模态分解 多目标优化 回声状态神经网络
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