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    基于泛函回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的時間序列分類

    2021-10-21 02:39:29何盈盈
    科教創(chuàng)新與實踐 2021年32期
    關(guān)鍵詞:時間序列遺傳算法

    摘要:泛函回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(Functional Echo State Network,F(xiàn)ESN)能夠?qū)r間序列分類問題,具有分類效果好的優(yōu)勢?;趯崟r監(jiān)測的結(jié)構(gòu)狀態(tài)分析問題,是典型的多變量、大數(shù)據(jù)集的時間序列分類問題,于是本文將泛函回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)擴展至結(jié)構(gòu)狀態(tài)分析領(lǐng)域。利用Bookshelf框架模型試驗,驗證了FESN方法在結(jié)構(gòu)損傷識別準確率方面的優(yōu)勢。

    關(guān)鍵詞:泛函回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò);時間序列;遺傳算法;損傷識別

    中圖分類號:

    1 引言

    泛函回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(FESN)是已經(jīng)成功應(yīng)用于單變量時間序列分類的一種方法。FESN的工作就是將頻率分析方法加進了回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)[1](ESN)中,作為一種回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)在時間序列分類的問題上研究探索。在公開的UCR數(shù)據(jù)集上,F(xiàn)ESN分類方法不錯,但未應(yīng)用在多變量時間序列分類的問題上,這就值得繼續(xù)探索。對于實時監(jiān)測的結(jié)構(gòu)狀態(tài)數(shù)據(jù),是典型的多變量時間序列分類問題,于是本研究把每一時刻的所有傳感器的實時監(jiān)測結(jié)構(gòu)狀態(tài)數(shù)據(jù)作為一次輸入,依據(jù)周期進行切分,形成若干條時間序列數(shù)據(jù),最后用FESN對其進行分類。

    2 FESN的分類方法

    2.1 FESN的分類原理

    ESN作為一種新型的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2](Recurrent Neural Network,RNN),可以有效的處理時間序列的時間依賴性,且具有較高的非線性映射能力和動態(tài)記憶。FESN作為一種新的ESN方法,其相較于ESN,主要是在輸出層引入了時空聚合算子[3]。FESN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1,主要由輸入層,儲備池,輸出層組成,其核心結(jié)構(gòu)是一個隨機生成的、大規(guī)模的、稀疏的且保持不變的儲備池。FESN的基本思想是在輸出層引入了時空聚合算子,用隨時間變化的動態(tài)權(quán)值替代ESN中的靜態(tài)權(quán)值,對時變輸入信號先進行時間加權(quán)聚合,然后再考慮這些時間累積效應(yīng)的空間聚合作用,最后將其結(jié)果投射為離散的類標簽[4]。

    準確率公式為:準確率=1-錯誤率,傳統(tǒng)的SVM損失識別方法對于Bookshelf框架結(jié)構(gòu)的準確率為58.42%,LSTM損失識別方法對于Bookshelf框架結(jié)構(gòu)的準確率為84.63%,由結(jié)構(gòu)損傷識別方法性能對比實驗結(jié)果可知,傳統(tǒng)的SVM損傷識別方法的準確率最低,F(xiàn)ESN模型的結(jié)構(gòu)損傷識別方法的準確率最高?;贔ESN的結(jié)構(gòu)損傷識別模型相較于基于SVM的結(jié)構(gòu)損傷識別方法在準確率評價指標上提升了40%。

    4 結(jié)語

    綜上所述,本研究基于FESN模型進行結(jié)構(gòu)損傷識別,并在公開數(shù)據(jù)集Bookself進行了實驗,與傳統(tǒng)SVM方法以及LSTM方法進行了對比,實驗結(jié)果表明,F(xiàn)ESN損傷識別方法的準確率最高。

    參考文獻:

    [1]Partha Pratim Barman, Abhijit Boruah. A RNN based Approach for next word prediction in Assamese Phonetic Transcription[J]. Procedia Computer Science,2018,143.

    [2]Jaeger, H. Harnessing Nonlinearity: Predicting Chaotic Systems and Saving Energy in Wireless Communication[J]. Science, 2004, 304(5667):78-80.

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    基金項目:校級技術(shù)創(chuàng)新專項課題“基于聯(lián)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)損傷識別”階段性成果(CQRKZX2020003)

    作者簡介:何盈盈(1994年8月),女,重慶市涪陵區(qū),碩士,無,研究方向:結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測及人工智能。

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