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基于奇异谱分析与LSSVM算法的列车无线网络控制时延预测方法
被引量：
7
1
作者
窦顺坤
李常贤
张丽艳
《电子测量技术》
北大核心
2023年第1期127-133,共7页
无线网络控制是推进高速列车智能化的有利因素,无线网络时延作为一种典型的时间序列,存在随机性强、波动性大等问题导致预测难度大,针对这些问题提出了一种奇异谱分析-改进粒子群优化LSSVM的无线网络时延预测模型。首先将获取到的时延...
无线网络控制是推进高速列车智能化的有利因素,无线网络时延作为一种典型的时间序列,存在随机性强、波动性大等问题导致预测难度大,针对这些问题提出了一种奇异谱分析-改进粒子群优化LSSVM的无线网络时延预测模型。首先将获取到的时延序列通过Cao方法确定窗口长度,再将时延序列通过奇异谱分析得到一系列子序列,将各子序列采用混沌粒子群优化后的LSSVM模型进行预测,最后将所有子序列预测值进行叠加得到最终预测结果,仿真结果表明,该模型MAPE、MSE及MAE相比小波分解模型分别降低了2.8%、1.055、0.44;相比EMD分解模型分别降低了7.4%、3.377、1.118;相比CEEMD分解模型分别降低了6.2%、2.568、0.974,精度明显高于其他模型。
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关键词
无线网络时延
奇异谱分析
混沌粒子群
LSSVM
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职称材料
题名
基于奇异谱分析与LSSVM算法的列车无线网络控制时延预测方法
被引量：
7
1
作者
窦顺坤
李常贤
张丽艳
机构
大连交通大学自动化与电气工程学院
大连交通大学轨道交通装备设计与制造技术国家地方联合工程研究中心
大连交通大学计算机与通信工程学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第1期127-133,共7页
文摘
无线网络控制是推进高速列车智能化的有利因素,无线网络时延作为一种典型的时间序列,存在随机性强、波动性大等问题导致预测难度大,针对这些问题提出了一种奇异谱分析-改进粒子群优化LSSVM的无线网络时延预测模型。首先将获取到的时延序列通过Cao方法确定窗口长度,再将时延序列通过奇异谱分析得到一系列子序列,将各子序列采用混沌粒子群优化后的LSSVM模型进行预测,最后将所有子序列预测值进行叠加得到最终预测结果,仿真结果表明,该模型MAPE、MSE及MAE相比小波分解模型分别降低了2.8%、1.055、0.44;相比EMD分解模型分别降低了7.4%、3.377、1.118;相比CEEMD分解模型分别降低了6.2%、2.568、0.974,精度明显高于其他模型。
关键词
无线网络时延
奇异谱分析
混沌粒子群
LSSVM
Keywords
wireless network delay
singular spectrum analysis
chaos particle groups
LSSVM
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于奇异谱分析与LSSVM算法的列车无线网络控制时延预测方法
窦顺坤
李常贤
张丽艳
《电子测量技术》
北大核心
2023
7
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