基于小世界回声状态网的时间序列预测

为了提高时间序列的预测精度, 提出了利用改进的小世界网络优化泄露积分型回声状态网(Leaky-integrator echo state network, Leaky ESN)的时间序列预测方法. 首先提出一个改进型小世界网络, 其加边概率是节点间距离的负指数函数. 然后, 利用加边概率直接表示Leaky ESN储备池两个神经节点的连接权值, 取值范围为[0,1], 表征了节点间的连接程度. 利用这个新型小世界网络改进Leaky ESN的储备池神经节点的连接方式, 有目的地实现了稀疏连接, 减小了Leaky ESN储备池随机稀疏连接的盲目性, 提高了储备池的适应性.最后, 利用改进的Leaky ESN预测典型的非线性时间序列, 并利用Matlab仿真软件验证了本文提出方法的有效性. 与Leaky ESN相比, 本文提出的方法具有更高的预测精度和更短的训练时间.     

基于延迟回声状态网的光伏电池板温度预测方法

光伏电池温度变化影响光伏系统输出的稳定性, 精准地预测光伏电池板温度的变化趋势, 对光伏系统智能运行具有重要意义. 为了更好地预测温度的变化趋势, 本文考虑了光伏电池板温度的迟滞效应, 将先前的温度输出作为延迟项引入回声状态网中, 提出了一种基于延迟回声状态网的光伏电池板温度预测模型. 给出一个延迟回声状态网具有回声状态特性的判定条件, 使得预测模型能够稳定地预测光伏电池板温度. 同时, 建立了一套光伏多传感器监测系统, 利用该监测系统采集的数据, 训练和验证模型的准确性. 与回声状态网(Echo state network, ESN), Leaky ESN (Leaky-integrator ESN)和VML ESN (ESN with variable memory length)相比, 仿真结果表明, 本文所提出的延迟回声状态网具有更好的预测性能, 平均绝对百分比误差甚至达到3.45%.