论文摘要
设计了基于ESN(Echo State Network,ESN)神经网络的PM2.5时均值预测方法,并讨论了基于偏最小二乘回归的数据选择方式。在仿真实验中,通过与径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络方法比较,验证了基于ESN神经网络模型预测的可行性。实验结果表明,与径向基神经网络和反向传播神经网络方法比较,基于ESN神经网络预测模型能较好预测PM2.5时均值变化趋势,且得到较好的预测结果。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王磊,杨翠丽,乔俊飞
关键词: 预测,偏最小二乘回归,神经网络
来源: 控制工程 2019年01期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 环境科学与资源利用,自动化技术
单位: 北京工业大学信息学部,计算智能与智能系统北京市重点实验室
基金: 国家自然科学基金重点项目(61533002),国家自然科学基金青年项目(61603012),国家杰出青年科学基金项目(61225016)
分类号: TP183;X513
DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.161201
页码: 1-5
总页数: 5
文件大小: 445K
下载量: 208
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