回声状态网络LM算法及混沌时间序列预测
来源期刊：控制与决策2011年第10期
论文作者：韩敏 穆大芸
文章页码：1469 - 2950
关键词：回声状态网络;储备池;LM算法;时间序列预测;
摘 要：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.
韩敏，穆大芸
大连理工大学电子信息与电气工程学部
摘 要：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.
关键词：回声状态网络;储备池;LM算法;时间序列预测;
