文献类型：期刊文章

作　　者：伦淑娴[1] 林健[2] 姚显双[2]

机构地区：[1]渤海大学新能源学院,锦州121013 [2]渤海大学工学院,锦州121013

出　　处：《自动化学报》

基　　金：国家自然科学基金(61573072);辽宁省教育厅科技研究项目(L2015008);2011年辽宁省第一批次科学计划(2011402001);辽宁省自然科学基金(2014020143);辽宁省百千万人才工程(2012921061)资助~~

年　　份：2015

卷　　号：41

期　　号：9

起止页码：1669-1679

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20154201382740)、IC、INSPEC、JST、MR、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为了提高时间序列的预测精度,提出了利用改进的小世界网络优化泄露积分型回声状态网(Leaky-integrator echo state network,Leaky ESN)的时间序列预测方法.首先提出一个改进型小世界网络,其加边概率是节点间距离的负指数函数.然后,利用加边概率直接表示Leaky ESN储备池两个神经节点的连接权值,取值范围为[0,1],表征了节点间的连接程度.利用这个新型小世界网络改进Leaky ESN的储备池神经节点的连接方式,有目的地实现了稀疏连接,减小了Leaky ESN储备池随机稀疏连接的盲目性,提高了储备池的适应性.最后,利用改进的Leaky ESN预测典型的非线性时间序列,并利用Matlab仿真软件验证了本文提出方法的有效性.与Leaky ESN相比,本文提出的方法具有更高的预测精度和更短的训练时间.

关 键 词：回声状态网  小世界网络 时间序列预测 储备池  

分 类 号：O211.61]