摘要
提出一种将鲸鱼优化算法(WOA)与回声状态网络算法(ESN)结合的WOA-ESN预测方法,并将此方法应用到永磁同步电机(PMSM)的混沌振荡预测,进行实验仿真并和其他预测算法比较,证明所提出方法拥有更高的预测精度。
We propose a WOA-ESN model,which combines Whale Optimization Algorithm(WOA)with Echo State Network(ESN)and applie to the prediction chaos of Permanent Magnet Synchronous Motor(PMSM).WOA-ESN model was compared with ESN and PSO-ESN.It shows that the method has better prediction performance.
作者
刘凯歌
韦笃取
LIU Kaige;WEI Duqu(College of Electronic Engineering,Guangxi Normal University,Guilin,Guangxi 541004,China)
出处
《计算物理》
CSCD
北大核心
2022年第4期498-504,共7页
Chinese Journal of Computational Physics
基金
国家自然科学基金(62062014)
广西自然科学基金(2021JJA170004)
广西研究生教育创新计划项目(XYCSZ2021001)资助
关键词
永磁同步电机
回声状态网络
鲸鱼优化算法
混沌预测
permanent magnet synchronous motor
echo state network
whale optimization algorithm
chaotic prediction
