Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2014-11-15

Journal: 自动化学报

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

Volume: 40

Issue: 11

Page Number: 2428-2435

ISSN: 0254-4156

Key Words: 回声状态网络;正则化;最小角回归;信息准则;多元时间序列

Abstract: 针对回声状态网络存在的病态解以及模型规模控制问题，本文提出一种基于L1范数正则化的改进回声状态网络。该方法通过在目标函数中添加L1范数惩罚项，提高模型求解的数值稳定性，同时借助于L1范数正则化的特征选择能力，控制网络的复杂程度，防止出现过拟合。对于L1范数正则化的求解，采用最小角回归算法计算正则化路径，通过贝叶斯信息准则进行模型选择，避免估计正则化参数。将模型应用于人造数据和实际数据的时间序列预测中，仿真结果证明了本文方法的有效性和实用性。