多元混沌时间序列的因子回声状态网络预测模型

摘要：

针对采用回声状态网络预测多元混沌时间序列时存在的病态解问题,本文建立了因子回声状态网络模型,通过因子分析(Factor analysis, FA)方法提取高维储备池状态矩阵的公因子,去除冗余和噪声成分。利用降维后的因子变量与期望输出之间的线性回归关系,求解网络未知参数。基于Lorenz 序列和大连月平均气温–降雨量的仿真实验验证了本文所提模型的有效性。

关键词：多元混沌时间序列、预测、回声状态网络、因子分析

资助基金：国家自然科学基金61374154;国家重点基础研究发展计划973计划2013CB430403资助Supported by National Natural Science Foundation of China61374154;National Basic Research Program of China 973 Program2013CB430403

在线出版日期：2015-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1042-1046