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摘要:
针对采用回声状态网络预测多元混沌时间序列时储备池学习算法可能存在的病态解问题,该文提出了一种基于快速子空间分解方法的回声状态网络预测模型.所提模型利用Krylov子空间分解方法提取储备池状态矩阵的子空间,子空间代替原状态矩阵进行输出权值求解,可以消除储备池状态矩阵的冗余信息,有效地解决伪逆算法存在的病态解问题,并且降低计算复杂度,提高泛化性能和预测精度.基于两组多元混沌时间序列的仿真结果验证了该文所提模型的有效性和实用性.
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文献信息
篇名 多元时间序列的子空间回声状态网络预测模型
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 回声状态网络 快速子空间分解 储备池 多元时间序列 预测
年,卷(期) 2014,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 2268-2275
页数 8页 分类号 TP18
字数 7320字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1016.2014.02268
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
回声状态网络
快速子空间分解
储备池
多元时间序列
预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
总被引数(次)
187004
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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