一种基于PDRNN多维预测模型

摘要：

由于预测神经网络可以通过学习任意逼近非线性映射，被广泛用于构建非线性系统模型。在时间序列预测模型的基础上，引入神经网络方法，提出一种基于时间序列的对角递归神经网络(PDRNN)，将一维参数预测进一步推广到多维空间中的点的预测，并推导了用PDRNN实现时间序列直接多步预测的TD-DBP算法。最后将这种算法应用于多属性故障的趋势预报。

关键词： 时间序列 神经网络 预测模型 故障预报

作者: 王天真 汤天浩

作者单位: 上海海事大学 电气自动化系,上海 200135

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届全国技术过程故障诊断与安全性学术会议

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 10-13

在线出版日期: 2007-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）