基于正八面体拓扑结构回声状态网络时间序列预测模型
张媛媛
伦淑娴
渤海大学控制科学与工程学院,辽宁锦州 121013
摘要：回声状态网络因其优越的性能广泛应用于混沌时间序列预测中,然而,在实际中,复杂的回声状态网络的拓扑结构和随机储备池很难实现.针对此问题提出一种基于六氟化硫正八面体拓扑结构回声状态网络模型,该模型有以下特点:储备池神经元之间固定链接方式提高了储备池内部稳定性的同时减少了神经元之间随机性与盲目性,增加了信息传递效率.模拟测试通过太阳黑子时间序列进行预测,并通过印度股票数据进行验证,实验结果表明,改进后的模型具有更高的预测精度.
关键词：回声状态网络时间序列预测正八面体拓扑结构
分类号：TP18(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(61773074)国家自然科学基金(62473061)辽宁省教育厅重点项目(LJKZZ20220118)
论文发表日期：2025-06-15
在线出版日期：2025-09-09（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 153-160 )
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