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基于储备池计算的混沌时间序列预测方法研究

梁晔  
【摘要】:混沌时间序列预测是混沌时间序列分析中重要且颇具挑战性的工作,人工神经网络因其良好的非线性映射、自学习能力以及鲁棒性被广泛应用于混沌时间序列预测。目前可见到相当多的采用前馈或递归神经网络进行混沌时间序列预测的研究成果,然而前馈网络因其信息的单向传递并不适合处理时序相关问题,递归结构的网络因其反馈的引入虽更适合于处理时间序列问题,但传统递归网络始终存在训练过于复杂、网络结构难以确定以及记忆渐消等问题而难以实际应用。储备池计算是一种新型的递归神经网络训练方法,它巧妙地分离了传统递归神经网络的信息表达和权值训练过程,极大地简化了递归网络的训练,近年来获得了迅速发展,并成功应用于诸多领域,目前已成为机器学习领域的研究热点,其瓶颈问题,如储备池的适应性问题、网络的稳定性分析以及硬件实现方法等成为该领域开放性的研究课题。 本文系统地介绍了基于神经网络的混沌时间序列预测方法以及两种经典的储备池计算模型一回声状态网络和流体状态机,并重点以回声状态网络为例研究了经典混沌时间序列的预测问题。主要工作如下: (1)介绍了两种经典的储备池计算模型; (2)较为系统地研究了基于前馈神经网络的混沌时间序列预测问题,采用多层感知机、GRNN网络针对Lorenz和太阳黑子混沌时间序列进行了仿真实验; (3)针对Lorenz和太阳黑子混沌时间序列预测问题,研究了经典递归神经网络—Elman网络的预测性能; (4)面向硬件实现需求,研究了3种具有简单确定性拓扑结构的储备池,即:延迟线结构(DLR)、反馈连接延迟线结构(DLRB)以及简单环状结构(SCR),分析了其短期记忆能力及灵敏度,通过对Lorenz混沌时间序列的仿真实验,验证了其性能堪与经典储备池相比拟; (5)对于混沌时间序列预测问题,通过系列实验研究比较了储备池计算方法与前馈网络以及传统递归神经网络预测方法的性能特点。


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