Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2011-10-15

Journal: 控制与决策

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU、EI、Scopus

Volume: 26

Issue: 10

Page Number: 1469-1472,1478

ISSN: 1001-0920

Key Words: 回声状态网络;储备池;LM算法;时间序列预测

Abstract: 回声状态网络（ESN）学习算法中可能存在解的奇异问题,在时间序列预测时易导致病态解问题,且伴随着具有较大幅值的输出权值,尤其是当训练样本个数小于输出权值维数时,ESN的解必为奇异的.鉴于此,考虑使用LM（Levenberg Marquardt）算法代替常用的线性回归方法,自适应选择LM参数,从而有效地控制输出权值的幅值,提高ESN的预测性能.通过Lorenz混沌时间序列进行预测研究,对大连月平均气温实际数据进行仿真研究,取得了较好的预测效果.