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物理学报 2009
Multiple clusters echo state network for chaotic time series prediction
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Abstract:
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.
