Please wait a minute...
上海交通大学学报(自然版)
0
  自动化技术、计算机技术 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于独立模型的非线性时间序列多步超前预测
杨臻明1,岳继光1,王晓保2,萧蕴诗1
(1.同济大学 电子与信息工程学院, 上海, 201804; 2.上海申通轨道交通研究咨询有限公司, 上海, 201103)
 
Multistep-Ahead Independent Prediction of Nonlinear Time Series Based on Independent Model
YANG Zhenming1,YUE Jiguang1,WANG Xiaobao2,XIAO Yunshi1
(1. College of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, China;2. Shanghai Shentong Rail Transit Research and Consultancy Co., Ltd., Shanghai 201103, China)
全文: PDF(0 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 
提出一种非线性时间序列的多步超前独立预测方法. 对比逐步递归方法和独立预测方法, 分析了积累误差对多步超前预测性能的影响. 采用递归神经网络(RNN)实现了独立预测方法, 建立了城市轨道交通能耗预测模型. 通过MATLAB训练和测试该模型, 比较了两种方法下的多步超前预测输出. 结果表明,独立预测方法的误差优于逐步递归方法. 最后指出了独立预测方法的优缺点及适用范围.
 
 
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
Abstract
A multistep-ahead independent prediction approach of nonlinear time series was proposed. The step-by-step recurrent approach and the independent approach were compared, and the influence of accumulative error on the performance of multistep-ahead prediction was analyzed. The recurrent neural network (RNN) was used to realize the independent prediction approach, and the predictive model of urban rail transit is built, trained and tested by MATLAB. The predictive results showed that the error of independent prediction was smaller than that of step-by-step recurrent approach. The advantages and disadvantages of each approach were analyzed.
Key words:
收稿日期: 2012-12-14      出版日期: 2013-10-30
ZTFLH:  TP 273  
基金资助:

国家自然科学基金(40872090)资助项目

引用本文:   
杨臻明1,岳继光1,王晓保2,萧蕴诗1. 基于独立模型的非线性时间序列多步超前预测[J]. 上海交通大学学报(自然版), .
YANG Zhenming1,YUE Jiguang1,WANG Xiaobao2,XIAO Yunshi1. Multistep-Ahead Independent Prediction of Nonlinear Time Series Based on Independent Model. J. Shanghai Jiaotong Univ.(Sci.) , 2013, 47(10): 1626-1631.
链接本文:  
http://www.qk.sjtu.edu.cn/jsjtunc/CN/      或      http://www.qk.sjtu.edu.cn/jsjtunc/CN/Y2013/V47/I10/1626
[1]Badjate S L, Dudul S V. Multi step ahead prediction of North and South hemisphere sun spots chaotic time series using focused time lagged recurrent neural network model[J]. WSEAS Transactions on Information Science and Applications, 2009, 6(4): 684693.

[2]张冬青, 宁宣熙, 刘雪妮. 基于RBF神经网络的非线性时间序列在线预测[J]. 控制理论与应用, 2009, 26(2): 151155.

Zhang D Q, Ning X X, Liu X N. Onling prediction of nonlinear time series using RBF neural networks[J]. Control Theory & Applications, 2009, 26(2): 151155.

[3]Ma Q L, Zheng Q L, Peng H, et al. Multistepprediction of chaotic time series based on coevolutionary recurrent neural network[J]. Chinese Physics B, 2008, 17(2): 536542.

[4]彭金柱, 王耀南, 王杰. 基于递归模糊神经网络的机器人鲁棒H∞跟踪控制[J]. 控制理论与应用, 2010, 27(9): 11451151.

Peng J Z, Wang Y N, Wang J. Robust Hinfinity trackingcontrol for robotic system based on recurrent fuzzyneuralnetworks[J]. Control Theory & Applications, 2009, 6(4): 684693.

[5]杨臻明, 岳继光, 王晓保, 李晓龙. 基于回归模型的城市轨道交通能耗预测[J]. 城市轨道交通研究, 2010, 13(12): 2225.

Yang Z M, Yue J G, Wang X B, Li X L. Prediction of urban rail transit power consumption based on regression model[J]. Urban Mass Transit, 2010, 13(12):2225.

[6]Zemouri R, Gouriveau R, Zerhouni N. Defining and applying prediction performance metrics on a recurrent NARX time series model[J]. Neurocomputing, 2010, 73(1315): 25062521.

[7]Ludvig O, Nunes U. Novel Maximummargin Training Algorithms for Supervised Neural Networks[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 2010, 21(6): 972984.

[8]Cai X D, Zhang N. Time series prediction with recurrent neural networks trained by a hybrid PSOEA algorithm[J]. Neurocomputing, 2007, 70(1315): 23422353.
[1] 李爽a,杨明b,王春香a,王冰b. 面向全自动控制交通系统的车辆调度算法[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2017, 51(2): 174-.
[2] 赵志诚,王惠芳,张井岗. 高阶反向响应过程的分数阶PID控制器设计[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2015, 49(08): 1090-1095.
[3] 牛礼民,叶李军,阮晓东. 混合动力汽车多能源动力总成的智能体控制技术[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2015, 49(08): 1108-1113.
[4] 周涛. 基于反双曲正弦函数的自抗扰控制器[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2015, 49(08): 1186-1190.
[5] 杨旭1,彭开香1,罗浩2,KRUEGER Minjia2,宗大桥1,DING Steven X2. 基于EEMD和SVM的冷轧机垂直振动相关故障的诊断[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2015, 49(06): 751-756.
[6] 刘洋,何潇,周东华. 分布式测量下闭环系统的故障检测[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2015, 49(06): 757-761.
[7] 鄢镕易a,何潇a,b,周东华a,b. 线性离散系统间歇故障的鲁棒检测方法[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2015, 49(06): 812-818.
[8] 纪洪泉,何潇,周东华. 基于多元统计分析的故障检测方法[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2015, 49(06): 842-848.
[9] 张旭,陈茂银,王凌,周东华. 存在执行器故障的多智能体系统的容错一致性[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2015, 49(06): 806-811.
[10] 史建涛,何潇,周东华. 多机编队系统的协同容错控制[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2015, 49(06): 819-824.
[11] 侯彦东,闫治宇,金勇. 小样本下基于特征子空间估计的故障诊断算法[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2015, 49(06): 825-829.
[12] 吕学勤1,张轲2,吴毅雄2. 移动焊接机器人轨迹跟踪控制机制及实验[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2015, 49(03): 371-374.
[13] 卜祥伟,吴晓燕,马震,钟宇. 改进的反正切跟踪微分器设计[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2015, 49(02): 164-168.
[14] 李劲松a,杨炼b,王乐天a. 小型四旋翼无人直升机自适应优化控制[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2015, 49(02): 202-208.
[15] 曹鹏飞,罗雄麟. 慢时变线性模型参数辨识递推算法及收敛性分析[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2014, 48(07): 982-986.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed