回声状态网络算法改进及其应用

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1、分类号：单位代码：１０３００密级：学号：２０１３１２２２６１０表＼責倍１立化少、４硕±学位论文‘献所’；Ｖ＇件Ｖ回声状态网络算法改进及其应用ＥｃｈｏＳｔａｔｅＮｅｔｗｏｒｋＡｌｏｒｉｔｈｍＩｍｒｏｖｅｍｅｎｔａｎｄＡｌｉｃａｔｉｏｎｇｐｐｐ申请人姓杂：单毅指教师：杨建伟教授是专业養称’：数学与应用数学研究方向：机器学习所在学院：数学与统计学院？－，二０—六年六月独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研。巧成果本论文除了文中特别加标注和致谢的内容外，不包

2、含其他人或其他机构己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京信息工程大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。其他同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了声明并表示谢意。学位论文作者签名：签字日期：＿关于论文使用授权的说明南京信息工程大学、国家图书馆、中国学术期刊（光盘版）杂志社、中国科学技术信息研巧所的《中国学位论文全文数据库》有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，并通一致过网络向化会提供信息服务。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可Ｗ公布（

3、包括刊登）论文的全部或部分内容。论文的公布（包括刊登）授权南京信息工程大学研巧生院办理。□保密（年月）（保密的学位论文在解密后应遵守此。名开协议）学位论文作者签名：歡签字日期：ｕＬＬ、々户．己／（指导教师签名：三签字曰期：目录摘要Ｉ一第章绪论１１．１研究背景与研究意义１１．２国内外研究现状２１．３主要研究内容及安排７第二章回声状态网络模型９２．１引Ｓ９２．２回声状态网络的模型结构９２．３储备池性质１１２．４回声状态属性１４２．５基于ＥＳＮ的时间序列预测步骤１５２１６．６小结

4、第兰章动态储备池构建法１７３．１引言１７３．２基于正交矩阵连乘法的储备池构造１８３．３仿真实验２２３．５小结２４第四章基于核回归的回声状态网络输出权值训练２５４．１引言２５４．２核回归回声状态网络２５４．３仿真实验２８４．４小结３６第五章基于在线回声状态网络的变形数据预测％５．１引言３８５ｌ３９．２基于Ｋａｍａｎ滤波的回声状态网络５．３工程实例分析４１５．４小结４５４６第六章结论与展望参考文献４８摘要传统递归网络存在收敛速度慢、容易陷入局部最优、训练算法过于复杂等一—问题，从而限制

5、了其应用，这促使种新型的递归网络回声状态网络的产生。回声状态网络只需训练输出权值，并且采用求逆的学习算法，克服了传统一递归网络的某些固有问题。然而回声，逐渐成为预测时间序列的重要方式之状态网络也存在一些问题，本文研巧回声状态网络算法的改进。由于回声状态网络中随机生成的储各池与具体问题无关，并且参数难确一＾定。针对此问题，引入正交矩阵连乘法进行储备池构建，提出种可１＾１调节储各池谱半径和稀疏程度的储各池。实验说明了实现最优调节的储备池比传统储各池有更好的预测效果。鉴于回声状态网络对某些既有周期性又有趋势性的时间序列预测效果不一佳。基于核回归算法，本文提出种

6、核回归回声状态网络算法。不同于传统回声状态网络中的最小二乘，这种网络采用加权最小二乘进行输出权值训练。实验检测了新方法对兼有周期性和趋势性的非线性时间序列较为精确的短期预测效果。将Ｋａｎ一ａｌｍ滤波与回声状态网络结合，构造种在线预报器，克服了传统递归网络需要收集大量样本后才能进行拟合预测的缺陷，在保证预测精度的同时令算法的适用范围得到扩展。实例验证了所提方法的有效性。关键词；回声状态网祭Ｋａｌｍａｎ滤波核回化正交矩阵储备池ＩＡｂｓｔｒａｃｔＭａｎｙｉｓｓｕｅｓｉｎｃｌｕｄｅｓｌｏｗｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ，ｅａｓｙ化ｆａｌｌｉｎｔｏ化

7、ｅｌｏｃａｌｏｐｔｉｍａｌ，ｔ：ｏｏｃｏｍｅｘｔｒａｎｉｎａｏｒｔｔｈｅｒｉｓｓｕｅｓｓｅｒｉｏｕｓｌｌｉｍｉｔ１：ｈｅａｌｉｃａｔｉｏ打ｏｆｐｌｉｇｌｇｉｈｍａｎｄｏｙｐｐｔｒ－ａｄｉｔｉｏｎａｌｒｅｃｕｒｓｉｖｅ打ｅｔｗｏｒｋｗｈｉｃｈｒｏｍｔｅｄａｎｅｗｒｅｃｕｒｓｉｖｅｎｅｔｗｏｒｋｅｃｈｏｓｔａｔｅ，ｐｐｎｅｔｗｏｒｋｃａｍｅｉｎｔｏｂｅｉ打ｇ．