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由于混沌系统的演化规律复杂,直接对混沌时间序列进行长期预测通常难以达到较好的效果.针对此问题,利用变分模态分解方法将混沌时间序列转化为一系列特征子序列,利用排列熵评估选取子序列个数的合理性,保证特征子序列包含了原序列长期演化趋势.此外,提出一种改进的确定性循环跳跃状态网络作为子序列的预测模型,该网络模型中的储备池采用单向环状连接和双向随机跳跃的拓扑结构,能够避免储备池确定连接结构造成的预测精度较低和随机连接造成网络的不稳定性问题.通过所提出模型对时间序列进行长期预测,采用多种评估手段对预测结果进行分析,表明所提出模型对于长期预测具有较大的优势. 相似文献
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针对工业系统监测数据为非线性,且难以辨识复杂工作过程中故障位置的问题,提出一种基于分块核主成分分析(BKPCA)和最小二乘支持向量机(LS–SVM)的集成故障检测方法.首先对系统监测变量进行分块,使用KPCA对每个分块在特征空间中建立T2和平方预测误差(SPE)统计量来实时监测系统健康状态,并使用LS–SVM对上述过程检测出来的故障数据进行再次判断.随后计算出现故障后计算每一分块的故障贡献率,进而确定发生故障的分块.由于采用了并行分块算法,可以较简单的确定故障发生位置,提高计算效率,同时LS–SVM方法的应用也可以提升故障检测的精度.使用田纳西–伊斯曼化工(TE)过程数据对本文所提方法进行仿真验证,试验结果表明所提方法取得了较好效果. 相似文献
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