Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2007-01-01

Journal: 物理学报

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU、SCIE

Volume: 56

Issue: 1

Page Number: 43-50

ISSN: 1000-3290

Key Words: 回声状态网络;递归神经网络;混沌时间序列预测

Abstract: 分析了现有的基于回声状态网络(ESN)的迭代预测方法,指出了该方法在理论上存在的问题以及应用中存在的障碍.提出了一种基于储备池的直接预测方法,该方法利用预测原点和预测时域之间的关系直接构建预测器,因此可以预先对预测器的稳定性施加约束,从而避免了在迭代预测方法中由于网络回路闭合而产生的稳定性问题.在仿真中,首先以Lorenz时间序列为例分析了迭代预测方法在闭合回路前后储备池的变化情况,然后通过MackeyGlass标杆问题的测试验证了直接预测方法的可行性.