基于近似熵测度的变权组合预测方法_徐宇亮

基于近似熵测度的变权组合预测方法_徐宇亮

ID:18656240

大小:425.62 KB

页数:5页

时间:2018-09-18

基于近似熵测度的变权组合预测方法_徐宇亮_第1页
基于近似熵测度的变权组合预测方法_徐宇亮_第2页
基于近似熵测度的变权组合预测方法_徐宇亮_第3页
基于近似熵测度的变权组合预测方法_徐宇亮_第4页
基于近似熵测度的变权组合预测方法_徐宇亮_第5页
资源描述:

《基于近似熵测度的变权组合预测方法_徐宇亮》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、DOI:10.13195/j.cd.2013.01.118.xuyl.009第28卷第1期控制与决策2013年1月Vol.28No.1ControlandDecisionJan.2013文章编号:1001-0920(2013)01-0115-05基于近似熵测度的变权组合预测方法徐宇亮,陈西宏,马超,王光明(空军工程大学防空反导学院,西安710051)摘要:提出一种基于近似熵测度的变权组合预测方法.首先,不同于传统的预测效果评价准则,从衡量样本序列复杂性的角度出发,以预测值误差序列的近似熵测度为评价效果准则,建立变权组合预测优化模型;然后,在变权组

2、合预测权值分配问题上,为克服常规的均值估计法和回归分析法的不足,采用在线最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归法,实现预测点加权系数的准确预测;最后,通过实例表明了该方法的可行性和有效性.关键词:近似熵测度;变权组合预测;在线LS-SVM;故障预测中图分类号:TP277文献标志码:AImageregistrationalgorithmbasedonintuitionisticfuzzydistanceXUYu-liang,CHENXi-hong,MAChao,WANGGuang-ming(InstituteofAirDenfenseandAnti

3、-missile,AirForceEngineeringUniversity,Xi’an710051,China.Correspondent:XUYu-liang,E-mail:xuyuliangbo@163.com)Abstract:Avariableweightcombinedforecastingmethodbasedonapproximateentropyisproposed.Firstly,unlikethetraditionalevaluationcriterion,andconsideringmeasurementcomplexit

4、yofsequentialsample,anoptimizingmodelofvariableweightcombinedforecastingisestablishedaccordingtotheapproximateentropyofthepredictionerrorsequential.Then,theweightallocationproblemisconsidered.Toavoidtheinsufficiencyoftheconventionalmethod(e.g.meanestimationandregressionanalysi

5、s),onlineleastsquaressupportvectormachine(LS-SVM)regressionmethodisusedtoachieveaccurateforecastingaboutweight.Finally,anexampleshowsthefeasibilityandeffectivenessoftheproposedmethod.Keywords:approximateentropy;variableweightcombinedforecasting;onlineLS-SVM;faultprognostics0引

6、引引言言言模糊变权组合预测方法(FVW),文献[4]对FVW进行在预测实践中,综合利用各种预测方法提供的信了改进,文献[5]基于序列相对贴近度研究了组合息,以适当的加权形式将不同预测方法进行组合,可预测的权值分配问题,文献[6-8]也作了类似研究.提高预测精度,而确定各单项预测方法的加权系数是本文从衡量样本序列复杂性的角度出发,以预组合预测的关键.关于定权组合预测方法的研究一直测值误差序列的近似熵测度(ApEn)为效果评价准则,占主导地位,但它的预测精度较差,变权组合预测方建立基于近似熵测度的变权组合预测优化模型.在法的预测精度明显高于固定权系数

7、,所以近年来变权研究最优变权系数确定方面,提出一种新的权值预测组合预测方法开始引起人们的重视[1-11].目前,常见法在线LS-SVM回归法.该方法不需要知道权系的组合预测模型主要以误差的平方和或绝对值之和数函数的具体形式,只需根据组合预测模型求出单项达到最小为预测效果的评价准则,这样的准则只能从预测方法在各样本点的加权系数,并将其作为样本进误差数值上反映预测方法的效果.对于时间序列预测,行训练,得到在线LS-SVM回归模型以确定预测点的误差变化的趋势越稳定越好,因此误差的动态变化稳加权系数.定程度可以更好地反映预测方法的有效性.另外,由1基基基

8、于于于近近近似似似熵熵熵测测测度度度的的的变变变权权权组组组合合合预预预测测测优优优化化化于变权系数随时间而变化,其确定较为困难,导致变

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。