基于在线回声状态网络的变形数据预测分析

发布时间：2017-06-11 19:02

  本文关键词：基于在线回声状态网络的变形数据预测分析，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：结合Kalman滤波与回声状态网络,将在线回声状态网络算法应用于变形数据预测。回声状态网络的输出权值通过Kalman滤波训练,直接对网络的输出权值进行在线更新,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,同时也保证了预测精度。实例计算验证了该方法的有效性。
【作者单位】： 南京信息工程大学数学与统计学院;南京信息工程大学遥感学院;
【关键词】： 在线学习 变形观测数据 回声状态网络 Kalman滤波
【基金】：国家自然科学基金(61572015)~~
【分类号】：P258
【正文快照】： 神经网络以其强大的自适应性和联想记忆能样本u(n)后,形成如下动态递归系统:力,广泛应用于变形数据的建模预测[1-4]。回声状{x(n+1)=f(Wx(n)+Winu(n))(1)态网络(ESN)是近年来兴起的一种非线性映射能y(n)=Woutx(n)力很强的神经网络,其采用求伪逆的训练方法,可式中,Win是输入层

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：442230