多元时间序列的子空间回声状态网络预测模型

王新迎许美玲韩敏

大连理工大学;

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.

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

所属期刊栏目：37

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61374154,61074096;国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金2013CB430403;the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.61374154 and 61074096,and National Basic Research Program 973 Program of China under Grant No.2013CB430403

在线出版日期：2015-02-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2268-2275