基于弹性小世界回声状态网络的非线性时间序列预测

任条娟; 钟陈健; 刘半藤; 郑启航

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基于弹性小世界回声状态网络的非线性时间序列预测

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非线性时间序列预测在物理、医学和经济等领域具有广泛的需求.为提高非线性时间序列的预测精度,提出一种基于弹性小世界回声状态网络的非线性时间序列预测方法.采用小世界网络作为储备池,提高模型适应性;构建l1范数和l2范数联合的弹性惩罚模型,提高模型求解的数值稳定性和精确性.对非线性时间序列进行仿真实验,该方法相比常规方法具有更好的稳定性和更高的预测精度.

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来源
《计算机应用与软件》 |2021年第6期|256-261|共6页
作者
任条娟; 钟陈健; 刘半藤; 郑启航;
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作者单位

常州大学信息科学与工程学院江苏常州213164;

浙江树人大学信息科技学院浙江杭州310015;

常州大学信息科学与工程学院江苏常州213164;

常州大学信息科学与工程学院江苏常州213164;

浙江树人大学信息科技学院浙江杭州310015;

常州大学信息科学与工程学院江苏常州213164;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
小世界; 弹性惩罚; 非线性; 预测方法; 预测精度;

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