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基于优化回声状态网络的混沌时间序列预测
基于优化回声状态网络的混沌时间序列预测
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回声状态网络LM算法及混沌时间序列预测
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<p>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<br> 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<br> 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,<br> 提高ESN 的
MATLAB 回声状态网络(ESN)工具箱 ESN_Tool
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【预测模型-回声状态网络ESN预测】基于粒子群优化回声状态网络ESN实现数据预测附matlab代码.zip
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基于混沌理论与改进回声状态网络的网络流量多步预测
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基于神经网络的混沌时间序列预测
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本文是一篇关于神经网络的混沌时间序列预测的论文,适合各种人群。
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混沌时间序列的混合粒子群优化预测
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提出一种混合粒子群优化算法,即在改进粒子群优化算法全局搜索模型参数的基础上,利用梯度下降法进一步确定径向基神经网络模型参数,以提高网络的收敛精度和网络性能.采用基于RBFNN的混合粒子群优化算法进行离散Henon和连续Mackey-Glass混沌时间序列预测仿真,结果表明该算法能快速精确地预测混沌时间序列,是研究复杂非线性动力系统辨识和控制的一种有效方法.
基于LSSVM的混沌时间序列的多步预测
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结合相空间重构理论和统计学习理论.实现混沌时间序列的多步预测.采用微熵率法求得最优嵌入维数和时延参数,重构系统相空间,用最小二乘支持向量机建立混沌时间序列的多步预测模型,并与径向基函数网络预测模型比较.结果表明,所建立的模型能够捕捉到原混沌系统的动力学特征.前者的归一化均方根预测误差远小于径向基函数网络预测模型的预测误差,泛化能力较强,其预测效果较好.
基于暂态混沌神经网络的低阶混沌时间序列预测 (2007年)
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暂态混沌神经网络是一种基于Hopfield网络提出的混沌神经网络,具有收敛速度快、不易陷入局部极小等优点。许多低阶的混沌系统都可以展成二阶volterra级数,因此提出一种基于暂态混沌神经网络和volterra级数的低阶混沌时间序列预测方法。该方法利用暂态混沌神经网络计算系统的volterra级数系数,确定系统的动力学模型,从而实现混沌时间序列预测。利用Logistic模型对该方法进行测试,结果表
基于预测原理的回声状态网络在线盲均衡算法
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针对非线性信道,基于预测原理提出了回声状态网络(ESN)在线盲均衡算法,首先将具有良好非线性映射能力的ESN代替传统的线性预测误差滤波器,并采用递归最小二乘(RLS)算法计算网络的输出权值,使网络预测误差达到最小;然后进行幅值和相位的调整。仿真实验表明,对于16QAM信号,所提算法可以有效降低非线性信道对发送信号产生的畸变。与其他基于预测原理的盲均衡算法相比,所提算法有更低的均方误差值和更快的收敛
基于近邻传播聚类和回声状态网络的光伏预测
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分析了天气因素对光伏出力的影响,选择预报技术较为成熟的气象信息和能反映光伏变化趋势的波动分量作为分类特征。针对传统预测算法在突变天气条件下预测精度较低的问题,提出基于近邻传播聚类和回声状态网络的组合算法,通过近邻传播算法对光伏出力进行分类,并根据预测日所属的类别建立回声网络状态方程进行光伏出力预测。仿真表明所提算法不仅能满足非突变型天气下的光伏预测要求,还能较好地跟踪突变型天气下光伏出力变化,具有
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为了避免奇异解,提高网络性能,给出一种回声状态网络的权值初始化方法(WIESN).利用柯西不等式和线性代数确定优化的初始权值的范围与输入维数、储备池维数、输入变量和储备池状态相关,从而确保神经元的输出位于sigmoid...
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