基于回声状态网络的飞机混沌时间序列预测模型

被引：4

作者：

郭阳明 ^{[1
]}

蔡小斌 ^{[1
,2
]}

付琳娟 ^{[1
]}

马捷中 ^{[1
]}

机构：

[1] 西北工业大学计算机学院

[2] 中航工业科技委

来源：

西北工业大学学报 | 2012年 / 30卷 / 04期

关键词：

小波变换; 回声状态网络; 非线性混沌时间序列; 故障预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

V267 [航空器的维护与修理]; O211.61 [平稳过程与二阶矩过程];

学科分类号：

082503 ; 020208 ; 070103 ; 0714 ;

摘要：

准确检测飞机即将发生的故障或预测其状态的变化趋势,对于实现飞行安全具有重要意义。文章针对传统基于回声状态网络在故障预测中的不足,构建了基于小波降噪的回声状态网络预测模型。该模型保留了非线性时间序列回声状态网络预测的优势,并采取小波变换对混沌时间序列进行降噪预处理,有效提高了含噪混沌时间序列的预测精度。论文通过对某飞机发动机滑油散热器温度时间序列数据序列进行预测分析,表明文中模型具有较好的预测精度,验证了模型的有效性。

引用

页码：607 / 611

页数：5

共 5 条

[1] 基于新息的多参量混沌时间序列LS-SVR加权预测 [J].