【摘 要】
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储备池计算（Reservoir Computing,RC）是一种机器学习工具,已经成功运用于混沌系统预测和隐藏变量观测。RC使用一个储备池作为隐藏层,这是一个会随着时间的推移而对输入的变化做出反应的动力系统。由于RC是具有特定时间尺度的动力系统,因此非常适合处理时间序列预测问题。本文研究了 RC中的一些关键参数影响最后结果的机制,引入了一种新的度量方法来衡量储备池的性能,旨在强调学习系统的整体预测
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储备池计算（Reservoir Computing,RC）是一种机器学习工具,已经成功运用于混沌系统预测和隐藏变量观测。RC使用一个储备池作为隐藏层,这是一个会随着时间的推移而对输入的变化做出反应的动力系统。由于RC是具有特定时间尺度的动力系统,因此非常适合处理时间序列预测问题。本文研究了 RC中的一些关键参数影响最后结果的机制,引入了一种新的度量方法来衡量储备池的性能,旨在强调学习系统的整体预测,而不仅仅是短期预测。本文提出,影响储备池预测效果的本质因素之一是其内部节点的动力学行为,并且发现储备池网络中连接性的高低对其性能的影响较小。最终从动力学角度上获得了储备池中关键参数对整个系统性能影响的机制性解读。本文采用了一种常用的基准储备池系统来对Lorenz系统进行数值仿真,在一些关键参数的参数空间上进行遍历,给出了储备池性能随关键参数变化的趋势。并对原系统进行了改进,主要是改变了激活函数,同时比较了改善后的储备池与原系统的性能,在其他参数不变的情况况下,经过改进激活函数,可以提高储备池的性能。
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