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ESN岭回归学习算法及混沌时间序列预测

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2007-03-30

Journal:控制与决策

Included Journals:EI、PKU、ISTIC、CSCD

Volume:22

Issue:3

Page Number:258-261,267

ISSN No.:1001-0920

Key Words:回声状态网络 岭回归 混沌时间序列预测

Abstract:ESN(回声状态网络)是一种新型的递归神经网络,可有效处理非线性系统辨识以及混沌时间序列预测问题.针对ESN学习算法中可能存在的解的奇异问题,利用岭回归方法代替原有的线性回归算法.通过贝叶斯或Bootstrap方法确定岭回归方法中的正则项系数,从而有效地控制输出权值的幅值,改善ESN的预测性能,该方法在月太阳黑子预测问题中显示出较好的结果.

Pre One:多重分支时间延迟神经网络的混沌预测研究

Next One:改进局部投影算法的混沌降噪研究