基于泛函回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的時間序列分類

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：

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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。