西北工业大学学报
西北工業大學學報
서북공업대학학보
JOURNAL OF NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY
2010年
6期
946-951
,共6页
郭阳明%孙姜燕%付琳娟%翟正军
郭暘明%孫薑燕%付琳娟%翟正軍
곽양명%손강연%부림연%적정군
主元分析%回声状态网络%混沌时间序列%预测模型
主元分析%迴聲狀態網絡%混沌時間序列%預測模型
주원분석%회성상태망락%혼돈시간서렬%예측모형
回声状态网络(Echo State Network,ESN)能够极好地逼近非线性系统,在非线性混沌时间序列的预测中取得了良好的效果.但是,由于ESN的训练和预测过程是1个高维权值矩阵的运算过程,往往不能获得更好的预测速度.文章提出了一种基于主元分析与回声状态网络相融合的非线性混沌时间序列预测模型.该模型通过主元分析降低输入向量的维数,以减小ESN输入权值矩阵的规模,降低运算的复杂度,从而达到减小ESN训练时间、提高预测速度的目的.利用仿真数据对ESN和文中模型进行了精度和预测时间对比实验,表明该模型是一种有效模型.
迴聲狀態網絡(Echo State Network,ESN)能夠極好地逼近非線性繫統,在非線性混沌時間序列的預測中取得瞭良好的效果.但是,由于ESN的訓練和預測過程是1箇高維權值矩陣的運算過程,往往不能穫得更好的預測速度.文章提齣瞭一種基于主元分析與迴聲狀態網絡相融閤的非線性混沌時間序列預測模型.該模型通過主元分析降低輸入嚮量的維數,以減小ESN輸入權值矩陣的規模,降低運算的複雜度,從而達到減小ESN訓練時間、提高預測速度的目的.利用倣真數據對ESN和文中模型進行瞭精度和預測時間對比實驗,錶明該模型是一種有效模型.
회성상태망락(Echo State Network,ESN)능구겁호지핍근비선성계통,재비선성혼돈시간서렬적예측중취득료량호적효과.단시,유우ESN적훈련화예측과정시1개고유권치구진적운산과정,왕왕불능획득경호적예측속도.문장제출료일충기우주원분석여회성상태망락상융합적비선성혼돈시간서렬예측모형.해모형통과주원분석강저수입향량적유수,이감소ESN수입권치구진적규모,강저운산적복잡도,종이체도감소ESN훈련시간、제고예측속도적목적.이용방진수거대ESN화문중모형진행료정도화예측시간대비실험,표명해모형시일충유효모형.
