基于核递归最大总广义相关熵的时间序列预测

针对核自适应滤波器(KAF)在非高斯和脉冲噪声环境下预测性能下降问题,本文提出了一种新颖的鲁棒算法,称为核递归最大总广义相关熵(KRMTGC)算法.首先,简要介绍系统模型和最大总相关熵(MTC)准则;其次,在核空间采用灵活的总广义相关熵准则取代MTC准则,详细推导出KRMTGC算法,该算法对异常值或非高斯噪声具有更强的鲁棒性;此外,为进一步控制KRMTGC算法中核矩阵无限扩张模式,采用矢量量化思想降低计算复杂度,提出量化KRMTGC算法;然后,研究分析KRMTGC算法的局部收敛特性;最后,通过在基准Rossler系统和真实厄尔尼诺-南方涛动时间序列预测中的仿真结果表明:相比其他KAF算法,所提...

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Bibliographic Details
Published in控制理论与应用 Vol. 41; no. 10; pp. 1944 - 1950
Main Authors 韩敏, 夏慧娟
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 大连理工大学工业装备智能控制与优化教育部重点实验室,辽宁大连 116024%大连理工大学电子信息与电气工程学部,辽宁大连 116024 01.10.2024
Subjects
核自适应滤波器
矢量量化
kernel adaptive filter
时间序列
总广义相关熵
预测
total generalized correntropy
vector quantization
prediction
time series
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ISSN1000-8152
DOI10.7641/CTA.2023.21017

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Summary:针对核自适应滤波器(KAF)在非高斯和脉冲噪声环境下预测性能下降问题,本文提出了一种新颖的鲁棒算法,称为核递归最大总广义相关熵(KRMTGC)算法.首先,简要介绍系统模型和最大总相关熵(MTC)准则;其次,在核空间采用灵活的总广义相关熵准则取代MTC准则,详细推导出KRMTGC算法,该算法对异常值或非高斯噪声具有更强的鲁棒性;此外,为进一步控制KRMTGC算法中核矩阵无限扩张模式,采用矢量量化思想降低计算复杂度,提出量化KRMTGC算法;然后,研究分析KRMTGC算法的局部收敛特性;最后,通过在基准Rossler系统和真实厄尔尼诺-南方涛动时间序列预测中的仿真结果表明:相比其他KAF算法,所提算法具有更优的预测速度和预测精度.
ISSN:1000-8152
DOI:10.7641/CTA.2023.21017