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基于相空间重构的神经网络短期风速预测
被引量：
17
1
作者
廖志强
李太福
+2 位作者
余德均
程杨
姚立忠
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2012年第1期14-18,共5页
针对风速具有较强的混沌特性,预测难度较大,提出了一种基于相空间重构的神经网络短期风速预测方法:对数据进行小波降噪,运用互信息法和虚假最近邻点法确定最佳的延迟时间和嵌入维数,对样本空间进行重构,使新的样本能够表征原始时间序列...
针对风速具有较强的混沌特性,预测难度较大,提出了一种基于相空间重构的神经网络短期风速预测方法:对数据进行小波降噪,运用互信息法和虚假最近邻点法确定最佳的延迟时间和嵌入维数,对样本空间进行重构,使新的样本能够表征原始时间序列动态特性,更能反映风速变化特性。在此基础上运用BP神经网络进行短期风速预测。实验结果表明短期风速预测精度得到提高。
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关键词
相空间重构
互信息
法
虚假最近邻点法
BP神经网络
风速预测
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职称材料
基于ICA_FNN的软传感器建模过程原始特征选择
被引量：
2
2
作者
李太福
苏盈盈
+2 位作者
易军
姚立忠
徐敏
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期736-742,共7页
针对软传感器建模过程中辅助变量通常是多因素的混杂信号,在原始特征空间很难进行原始特征约简的问题,提出一种结合独立成分分析(ICA)和虚假最近邻点法(FNN)的原始特征选择法。利用独立成分分析法(ICA)将原始特征空间的混杂信号映射到...
针对软传感器建模过程中辅助变量通常是多因素的混杂信号,在原始特征空间很难进行原始特征约简的问题,提出一种结合独立成分分析(ICA)和虚假最近邻点法(FNN)的原始特征选择法。利用独立成分分析法(ICA)将原始特征空间的混杂信号映射到新的独立特征子空间;然后再利用FNN计算每个原始特征剔除前后在独立特征子空间里的相似性测度,进而判断它对主导变量的影响能力,由此选择出原始特征。仿真结果表明,该方法具有优秀的原始特征选择能力。因此,该研究为选择出软传感器模型的原始特征提供了新方法。
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关键词
软传感器
特征子空间
独立成分分析
虚假最近邻点法
特征选择
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职称材料
题名
基于相空间重构的神经网络短期风速预测
被引量：
17
1
作者
廖志强
李太福
余德均
程杨
姚立忠
机构
西安石油大学电子工程学院
重庆科技学院电气与信息学院
重庆电力高等专科学校实践教学部
重庆市农业科学院
出处
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2012年第1期14-18,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51075418)
重庆市自然科学基金项目(CSTC2008BB2356)
文摘
针对风速具有较强的混沌特性,预测难度较大,提出了一种基于相空间重构的神经网络短期风速预测方法:对数据进行小波降噪,运用互信息法和虚假最近邻点法确定最佳的延迟时间和嵌入维数,对样本空间进行重构,使新的样本能够表征原始时间序列动态特性,更能反映风速变化特性。在此基础上运用BP神经网络进行短期风速预测。实验结果表明短期风速预测精度得到提高。
关键词
相空间重构
互信息
法
虚假最近邻点法
BP神经网络
风速预测
Keywords
phase space reconstruction
mutual information method
false nearest neighbor
BP-NN
wind speed forecast
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于ICA_FNN的软传感器建模过程原始特征选择
被引量：
2
2
作者
李太福
苏盈盈
易军
姚立忠
徐敏
机构
重庆科技学院电气与信息工程学院
西安石油大学电子工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期736-742,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61174015
51075418)
+3 种基金
重庆市自然科学基金项目(CSTC2012JJA9011)
重庆市教委科学技术研究(KF121410)
重庆科技学院校内科研基金项目(CK2011B04
CK2011Z01)资助
文摘
针对软传感器建模过程中辅助变量通常是多因素的混杂信号,在原始特征空间很难进行原始特征约简的问题,提出一种结合独立成分分析(ICA)和虚假最近邻点法(FNN)的原始特征选择法。利用独立成分分析法(ICA)将原始特征空间的混杂信号映射到新的独立特征子空间;然后再利用FNN计算每个原始特征剔除前后在独立特征子空间里的相似性测度,进而判断它对主导变量的影响能力,由此选择出原始特征。仿真结果表明,该方法具有优秀的原始特征选择能力。因此,该研究为选择出软传感器模型的原始特征提供了新方法。
关键词
软传感器
特征子空间
独立成分分析
虚假最近邻点法
特征选择
Keywords
soft-sensor
feature subspace
independent component analysis（ICA）
false nearest neighbor（FNN）
fea-ture selection
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于相空间重构的神经网络短期风速预测
廖志强
李太福
余德均
程杨
姚立忠
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2012
17
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职称材料
2
基于ICA_FNN的软传感器建模过程原始特征选择
李太福
苏盈盈
易军
姚立忠
徐敏
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
2
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职称材料
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