基于SCKF的ESN多元时间序列在线预测

摘要：

　　针对多元时间序列在线预测问题，本文提出一种基于平方根容积卡尔曼滤波算法的回声状态网络在线预测模型。该模型首先利用回声状态网络构造多元时间序列输入输出非线性映射关系，然后使用平方根容积法卡尔曼滤波算法在线调整储备池输出权值，精度达到三阶。同时在滤波算法中加入异常值检测，可消除异常值对后续时刻预测的影响，基于多元时间序列标杆数据和实际观测数据的仿真结果验证了所提方法的有效性。

关键词： 多元时间序列 平方根容积卡尔曼滤波 回声状态网络

作者: 许美玲 韩敏

作者单位: 大连理工大学电子信息与电气工程学部,大连116023

会议类型: 国际会议

会议名称: The 33th Chinese Control Conference第33届中国控制会议

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 5065-5070

在线出版日期: 2014-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）