%0 Journal Article
%T Multiple clusters echo state network for chaotic time series prediction<br>用于混沌时间序列预测的多簇回响状态网络
%A Song Qing-Song
%A Feng Zu-Ren
%A Li Ren-Hou
%A <br>宋青松
%A 冯祖仁
%A 李人厚
%J 物理学报
%D 2009
%I 
%X 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.
%K chaotic time series prediction
%K echo state networks
%K complex networks
%K Omega complexity<br>混沌时间序列预测，
%K 回响状态网络，
%K 复杂网络，
%K Ω复杂性
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=6E709DC38FA1D09A4B578DD0906875B5B44D4D294832BB8E&cid=47EA7CFDDEBB28E0&jid=29DF2CB55EF687E7EFA80DFD4B978260&aid=F349B8E7310D5AF19C84AE8B83397A9B&yid=DE12191FBD62783C&vid=9FFCC7AF50CAEBF7&iid=DF92D298D3FF1E6E&sid=4B10B2C126D6AC1C&eid=42DA367B99637AC5&journal_id=1000-3290&journal_name=物理学报&referenced_num=0&reference_num=0