%0 Journal Article
%T 基于小世界回声状态网的时间序列预测
%A 伦淑娴
%A 林健
%A 姚显双
%J 自动化学报
%P 1669-1679
%D 2015
%R 10.16383/j.aas.2015.c150049
%X ？为了提高时间序列的预测精度,提出了利用改进的小世界网络优化泄露积分型回声状态网(Leaky-integratorechostatenetwork,LeakyESN)的时间序列预测方法.首先提出一个改进型小世界网络,其加边概率是节点间距离的负指数函数.然后,利用加边概率直接表示LeakyESN储备池两个神经节点的连接权值,取值范围为[0,1],表征了节点间的连接程度.利用这个新型小世界网络改进LeakyESN的储备池神经节点的连接方式,有目的地实现了稀疏连接,减小了LeakyESN储备池随机稀疏连接的盲目性,提高了储备池的适应性.最后,利用改进的LeakyESN预测典型的非线性时间序列,并利用Matlab仿真软件验证了本文提出方法的有效性.与LeakyESN相比,本文提出的方法具有更高的预测精度和更短的训练时间.
%K 回声状态网
%K 小世界网络
%K 时间序列预测
%K 储备池
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract18740.shtml