回声状态网络时间序列分类与预测:理论、模型与应用--聚文网

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内容简介

《回声状态网络时间序列分类与预测：理论、模型与应用》基于回声状态网络ESN研究时间序列分类和预测问题：第一，分析了面向时间序列分析的ESN；第二，研究了基于DE和ESN的时间序列分类方法；第三，研究了基于BSA优化ESN的时间序列预测方法；第四，研究了基于组合ESN的时间序列预测方法；第五，设计了基于小波ESN的旅游需求预测模型；第六，构建了基于双储备池ESN的电力负荷预测模型；第七，设计了基于VMD和改进ESN的风速预测模型；第八，提出了基于Bagging和ESN的能源消费量预测。这些研究成果可以帮助行业和企业管理人员提高复杂数据环境下的预测水平。

1面向时间序列分析的ESN1
1.1时间序列分析面临的挑战1
1.2ESN原理分析5
1.3ESN时间序列分类11
1.4ESN时间序列预测14
1.5本章小结17
2基于DE和ESN的时间序列分类18
2.1引言18
2.2分类器Conceptor19
2.3基于ADE算法优化的分类器23
2.4数值实验和结果分析27
2.5本章小结38
3基于BSA优化ESN的时间序列预测39
3.1引言39
3.2BSA及其改进41
3.3设计的BSA-ESN混合预测模型46
3.4数值实验和结果分析48
3.5本章小结59
4基于组合ESN的时间序列预测61
4.1引言61
4.2所选个体预测模型分析65
4.3线性组合预测模型69
4.4数值实验和结果分析79
4.5本章小结86
5基于小波ESN的旅游需求预测87
5.1引言87
5.2具有小世界特性的小波ESN预测模型90
5.3基于SW-W-ESN模型的旅游需求预测95
5.4本章小结103
6基于双储备池ESN的电力负荷预测104
6.1引言104
6.2改进BSA优化双储备池ESN的混合预测模型106
6.3基于IBSA-DRESN的单因素电力负荷预测115
6.4基于IBSA-DRESN的多因素电力负荷预测123
6.5本章小结130
7基于VMD和改进ESN的风速预测131
7.1引言131
7.2构建的VMD-DE-ESN混合预测模型134
7.3实验设置138
7.4实验结果展示与分析142
7.5本章小结158
8基于Bagging和ESN的能源消费量预测160
8.1引言160
8.2设计的BDEESN预测模型162
8.3实验设置165
8.4实验结果展示与分析172
8.5本章小结180
参考文献182
后记198

回声状态网络时间序列分类与预测:理论、模型与应用

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