基于回声状态网络的多变量预测模型的研究

• 作者: 付琳娟 翟正军 郭阳明
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 多变量混沌时间序列预测 回声状态网络 主元分析
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 1356-1358,1361
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

考虑单变量在混沌时间序列预测中的不足,文章利用多变量模型进行混沌时间序列的预测.针对多变量预测过程中的维数过高问题,文章结合主元分析理论(PCA)和回声状态网络(ESN),构建了基于PCA和ESN的多变量混沌时间序列预测模型,将PCA降维后的时间序列数据输入ESN网络进行预测分析.论文对由Lorenz动态方程生成的三变量混沌时间序列进行了仿真实验,结果表明该模型有效地提高了预测的精度和预测的效率,是一种有效的混沌时间序列预测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭阳明	西北工业大学计算机学院	50	497	10.0	21.0
2	翟正军	西北工业大学计算机学院	159	1607	22.0	32.0
3	付琳娟	西北工业大学计算机学院	4	26	3.0	4.0