回声状态网络

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面向电力工程信息处理的多元数据特征提取与融合
《电子设计工程》2025年第5期120-124,共5页徐晓军 李奎 张秋琼 张方银 王曙光 
贵州省科技计划项目(202374GKJ7629)。
针对输变电工程影响因素多、数据样本复杂多变容易导致工程数据处理和预测难度增加的问题,文中提出了一种基于多元数据特征提取与融合技术的电力工程信息处理模型。该模型运用多个堆栈稀疏自编码器(SSAE)从电力工程各类数据中分别提取...
关键词：电力工程数据 多元特征融合 堆栈稀疏自编码器 回声状态网络 趋势分析 
结合高斯噪声的回声状态网络模型及其时间序列预测性能
《济南大学学报(自然科学版)》2025年第1期129-134,142,共7页王梓鉴 赵慧 郑明文 李鑫 
国家自然科学基金项目(62103165);算力互联网与信息安全教育部重点实验室开放课题项目(2023ZD038);山东省自然科学基金项目(ZR2022ZD01,ZR2023MF036);山东省科技型中小企业创新工程项目(2023TSGC0150)。
为了模拟回声状态网络模型在时间序列预测实例中的影响因素,在回声状态网络模型的储备池层引入高斯噪声,构建结合高斯噪声的回声状态网络模型;利用公式推导分析所提模型的非线性性质;采用股票序列数据与Logistic混沌序列数据进行实验验...
关键词：时间序列预测 回声状态网络模型 高斯噪声 储备池层 
基于回声状态网络的风电机组运行状态监测
《仪器仪表学报》2025年第1期258-269,共12页金晓航 喻轩昂 关汉林 
国家重点研发计划(2022YFE0198900);国家自然科学基金(62473336);浙江省自然科学基金(LZ25F030004)项目资助。
“双碳”目标引领下,风能作为一种清洁可再生能源得到了广泛的利用。风电机组作为将风能转化为电能的重要装备,累计装机容量持续增长。然而,风电机组工作环境恶劣,运行工况多变,故障频发。为保障风电机组安全高效运行,亟需故障诊断与智...
关键词：风电机组 状态监测 回声状态网络 
基于分解优化并行ESN 的氢燃料电池寿命预测
《航空学报》2025年第2期292-306,共15页华志广 潘诗媛 赵冬冬 李祥隆 窦满峰 
国家自然科学基金(52307251,52277226);中国博士后科学基金(2023TQ0277,2023M742840)。
针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)多时间尺度老化特性导致电压预测精度较低的问题,基于集成经验模态分解(EEMD)与循环系统优化(CSBO)方法,提出了一种并行回声状态网络(PESN)结构,提升了PEMFC的寿命预测精度。采用EEMD对原始电压信号进行...
关键词：质子交换膜燃料电池 寿命预测 经验模态分解 循环系统优化 回声状态网络 
基于回声状态网络的智能合约漏洞检测方法
《计算机应用》2025年第1期153-161,共9页刘春霞 徐晗颖 高改梅 党伟超 李子路 
山西省应用基础研究计划项目(202203021221153)。
区块链平台上的智能合约是为链上各方提供安全可信赖服务的去中心化应用程序,而智能合约漏洞检测能确保智能合约的安全性。然而,现有的智能合约漏洞检测方法在样本数量不均衡和语义信息挖掘不全面时,会出现特征学习不足和漏洞检测准确...
关键词：漏洞检测 智能合约 回声状态网络 迁移学习 区块链 
早期工作阶段滚动轴承剩余寿命预测算法
《计算机工程》2024年第12期48-58,共11页郝金骁 王龑 郭倩宇 张文强 
上海市科委科研攻关计划(22511102202)。
传统寿命预测算法在包含退化阶段数据的滚动轴承寿命预测方面已取得不错的效果,但是由于刚运行和运行一段时间数据相似,因此在只有正常工作阶段数据的情况下难以准确预测。储备池计算(RC)可根据之前时刻数据预测多个时间步长之后的数据...
关键词：早期剩余寿命预测 滚动轴承 数据模拟 储备池计算 回声状态网络 递归可重构神经网络 
基于激光测风雷达及改进NESN的短期风向预测
《电气传动》2024年第12期79-85,共7页布宪帅 何山 
新疆维吾尔自治区高校科研计划项目(XJEDU2021I010);新疆维吾尔自治区重点实验室开放课题(2022D04029);新疆维吾尔自治区重点研发项目(2022B01003-3);新疆大学课程思政标杆课项目(XJU2022BGK27)。
为了提高短期风向预测的准确性和稳定性,提出一种基于激光雷达测风数据及改进非线性回声状态网络(NESN)模型进行风向预测。首先,通过激光测风雷达获取风机前方100 m的风向数据;其次,采用多元多项式函数构建储备池内部状态的非线性关系,...
关键词：激光测风雷达 风向预测 非线性回声状态网络 偏航 
基于神经可塑性机制的宽回声状态网络
《渤海大学学报(自然科学版)》2024年第4期312-320,共9页陶先锋 伦淑娴 
国家自然科学基金项目(No:62473061).
神经可塑性机制已广泛用于调节神经网络中的神经元活性,尤其在回声状态网络中得到了很大优势.然而,现有的神经可塑性机制通常对神经元采用一组固定的规则参数,大大限制了网络学习性能的发挥.将神经可塑性机制与多储备池回声状态网络结合...
关键词：神经可塑性机制 宽回声状态网络 时间序列预测 
改进DBO优化CRJ网络的PEMFC剩余使用寿命预测
《电源技术》2024年第11期2295-2303,共9页王基臣 许亮 张紫叶 
国家自然科学基金项目(61975151,61308120)。
质子交换膜燃料电池(PEMFC)剩余使用寿命(RUL)预测是其健康管理和故障诊断的主要问题。针对此问题提出一种基于改进蜣螂算法(HDBO)优化确定性循环跳跃储备池网络(CRJ)的PEMFC剩余使用寿命预测方法。采用局部加权回归散点平滑法对PEMFC...
关键词：质子交换膜燃料电池 回声状态网络 蜣螂优化算法 剩余寿命 
基于季节与趋势模式的基坑顶部变形预测
《科技和产业》2024年第21期300-305,共6页高林 文青山 冼进业 祝敏刚 
提出一种通过粒子群算法(PSO)优化变分模态分解(VMD)控制参数,并结合回声状态网络(ESN)和自注意力机制的基坑顶部变形预测方法。首先,利用粒子群算法优化VMD的控制参数,将基坑顶部变形序列数据分解成不同的本征模态函数(IMF),根据不同...
关键词：变分模态分解(VMD) 本征模态函数(IMF) 变形预测 基坑安全 回声状态网络(ESN) 
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