一种集成回声状态网络的换热站热负荷建模方法

本发明公开了一种集成回声状态网络的换热站热负荷建模方法，属于工业过程智能检测技术领域。该方法通过构建多层回声状态网络(ESN)深度架构提取工业过程数据的动态时序特征和非线性映射关系；采用粒子群优化算法对各层ESN的关键超参数进行自适应寻优，以获得最优的储备池动力学特性和输出权重；通过逐层递进的深度学习策略，将前层ESN的储备池状态与原始输入变量级联作为后续层的输入，实现特征的逐层抽象和表征学习；最后采用平均集成策略融合多层ESN的预测输出，提升模型的预测精度。本发明提供的深度ESN集成学习框架不仅能够充分挖掘工业时序数据中的复杂动态规律，还能有效抑制单一模型的过拟合现象，达到提升软测量模型鲁棒性和可靠性的目的。