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结合高斯噪声的回声状态网络模型及其时间序列预测性能
1
作者
王梓鉴
赵慧
+1 位作者
郑明文
李鑫
《济南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期129-134,142,共7页
为了模拟回声状态网络模型在时间序列预测实例中的影响因素,在回声状态网络模型的储备池层引入高斯噪声,构建结合高斯噪声的回声状态网络模型;利用公式推导分析所提模型的非线性性质;采用股票序列数据与Logistic混沌序列数据进行实验验...
为了模拟回声状态网络模型在时间序列预测实例中的影响因素,在回声状态网络模型的储备池层引入高斯噪声,构建结合高斯噪声的回声状态网络模型;利用公式推导分析所提模型的非线性性质;采用股票序列数据与Logistic混沌序列数据进行实验验证和对比分析。结果表明,本文所提模型的预测效果优于回声状态网络模型、压缩感知回声状态网络模型和反向传播神经网络模型,股票收盘价预测、Logistic混沌序列预测的平均绝对误差均最小,分别为1.33×10^(-3)、5.21×10^(-4)。
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关键词
时间序列预测
回声状态网络模型
高斯噪声
储备池层
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职称材料
题名
结合高斯噪声的回声状态网络模型及其时间序列预测性能
1
作者
王梓鉴
赵慧
郑明文
李鑫
机构
济南
大学
信息
科学与工程学院
齐鲁工业大学算力互联网与信息安全教育部重点实验室
山东理工
大学
数学与统计学院
出处
《济南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期129-134,142,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62103165)
算力互联网与信息安全教育部重点实验室开放课题项目(2023ZD038)
+1 种基金
山东省自然科学基金项目(ZR2022ZD01,ZR2023MF036)
山东省科技型中小企业创新工程项目(2023TSGC0150)。
文摘
为了模拟回声状态网络模型在时间序列预测实例中的影响因素,在回声状态网络模型的储备池层引入高斯噪声,构建结合高斯噪声的回声状态网络模型;利用公式推导分析所提模型的非线性性质;采用股票序列数据与Logistic混沌序列数据进行实验验证和对比分析。结果表明,本文所提模型的预测效果优于回声状态网络模型、压缩感知回声状态网络模型和反向传播神经网络模型,股票收盘价预测、Logistic混沌序列预测的平均绝对误差均最小,分别为1.33×10^(-3)、5.21×10^(-4)。
关键词
时间序列预测
回声状态网络模型
高斯噪声
储备池层
Keywords
time series prediction
echo state network
Gaussian noise
reservoir layer
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合高斯噪声的回声状态网络模型及其时间序列预测性能
王梓鉴
赵慧
郑明文
李鑫
《济南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
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