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文献标题: 基于扩展卡尔曼滤波的回声状态网络在线训练算法
文献来源: 王建民;彭宇;彭喜元;王红;  仪器仪表学报  2011年  07期
文献关键词: 时间序列预测递归神经网络回声状态网络扩展卡尔曼滤波
文献摘要: 针对在线应用中回声状态网络(echo state network,ESN)的储备池适应性和训练算法效率问题,文中提出一种基于扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EKF)的ESN在线训练算法。该算法以ESN的储备池参数以及输出连接权矩阵为目标参数,利用EKF对其进行联合训练提高储备池适应性,并能够有效地克服交叉验证参数选择导致的ESN训练效率下降问题。Lorenz混沌时间序列以及移动通信话务量时间序列预测实验证明,新方法可显著提升ESN算法的总体计算效率。
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