一种基于L1范数正则化的回声状态网络

• 作者: 任伟杰 许美玲 韩敏
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 回声状态网络 正则化 最小角回归 信息准则 多元时间序列
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 2428-2435
• 页数: 8页
• 字数: 7016字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1004.2014.02428

摘要

针对回声状态网络存在的病态解以及模型规模控制问题，本文提出一种基于L1范数正则化的改进回声状态网络。该方法通过在目标函数中添加L1范数惩罚项，提高模型求解的数值稳定性，同时借助于L1范数正则化的特征选择能力，控制网络的复杂程度，防止出现过拟合。对于L1范数正则化的求解，采用最小角回归算法计算正则化路径，通过贝叶斯信息准则进行模型选择，避免估计正则化参数。将模型应用于人造数据和实际数据的时间序列预测中，仿真结果证明了本文方法的有效性和实用性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩敏	大连理工大学电子信息与电气工程学部	200	2311	23.0	33.0
2	许美玲	大连理工大学电子信息与电气工程学部	8	95	6.0	8.0
3	任伟杰	大连理工大学电子信息与电气工程学部	3	29	2.0	3.0