所有作者：张亚琦 杨凌
作者单位：兰州大学信息科学与工程学院
论文摘要：传统回声状态网络（ESN）对混沌时间序列的预测多用于不含噪声的理想条件，针对这一不足，本文选用小波分析与回声状态网络结合，提出一种改进型回声状态网络，使小波变换与ESN网络实现松散型和紧致型结合，利用小波变换对ESN输入数据做去噪的预处理和替换原网络中S型神经元，实现对含噪混沌时间序列进行多步预测。仿真实验结果表明，与传统回声状态网络中使用S型神经元相比较，改进后的回声状态网络在对含有噪声的实验数据的多步预测中，网络的泛化能力和预测精度都与较大程度提升。
关键词： 回声状态网络 混沌时间序列预测 小波分析
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