改进回溯搜索优化回声状态网络时间序列预测
回声状态网络(Echo State Network, ESN)网络结构简单且耦合"时间参数", 在时间序列预测研究中具有重要的理论和应用价值. 本文提出使用自适应回溯搜索算法(Adaptive Backtracking Search optimization Algorithm, ABSA)优化ESN输出连接权值矩阵, 克服标准线性回归方法造成的网络过拟合问题. ABSA使用自适应变异因子策略替换标准BSA中随机给定变异因子的策略, 实现BSA在收敛精度和收敛速率之间的平衡. 实验表明, 采用ABSA优化的ESN能够比未优化的ESN和采用其他进化算法优化的ESN获得更好的预测精度.
时间序列预测、回声状态网络、回溯搜索算法、预测模型、进化算法
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国网湖北省电力有限公司科技项目52153317000B
2020-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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