【摘 要】
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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l_1范数和l_2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。
【机 构】
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常州大学信息科学与工程学院,浙江树人大学信息科技学院
【基金项目】
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浙江省公益技术研究项目(LGF18F010005)。
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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l_1范数和l_2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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