【摘 要】
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研究了混沌时间序列预测问题.提出了一种由五元生长因子组调控的类皮层神经网络模型,即多簇回响状态网络模型(MCESN).研究表明该生长因子组能够有效决定模型的拓扑性质;同时
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研究了混沌时间序列预测问题.提出了一种由五元生长因子组调控的类皮层神经网络模型,即多簇回响状态网络模型(MCESN).研究表明该生长因子组能够有效决定模型的拓扑性质;同时具备小世界和无标度等复杂网络特征的MCESN能够获得较优的预测结果.通过Monte Carlo仿真实验表明,该模型不仅训练算法简单,而且与常规回响状态网络比较,预测结果的精度更高、标准差更小.
The chaotic time series prediction problem is studied, and a cortical neural network model controlled by five-element growth factor group is proposed, which is the multi-cluster reverberation state network model (MCESN). The research shows that the growth factor group can effectively determine the topological properties of the model The MCESN, which has the characteristics of both small-world and scale-free networks, can obtain better prediction results. The Monte Carlo simulation results show that this model not only has a simple training algorithm but also has better accuracy than the conventional echo network High, standard deviation is smaller.
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