基于PSO的回声状态网训练算法

作     者：葛谦 蔚承建 GE Qian;WEI Cheng-jian

作者机构：南京工业大学信息与工程学院江苏南京210009 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2009年第30卷第8期

页      码：1947-1949页

摘      要：回声状态网是一种新型的循环网络结构与循环网络学习方法,较传统神经网络相比,具有更强的非线性预测能力。但是,传统ESN的训练方法所需学习样本非常多,而提出的PSO-ESN模型利用PSO来训练ESN的输出权重,能在有限的学习样本情况下,有效的提高了其预测精度。最后,对网络流量预测的实验结果表明了该算法的有效性。

主 题 词：训练算法 粒子群优化 回声状态网 人工神经网络 非线性预测 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2009.08.062

馆 藏 号：203495832...