本文關(guān)鍵詞：基于在線回聲狀態(tài)網(wǎng)絡的變形數(shù)據(jù)預測分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：結(jié)合Kalman濾波與回聲狀態(tài)網(wǎng)絡,將在線回聲狀態(tài)網(wǎng)絡算法應用于變形數(shù)據(jù)預測�；芈暊顟B(tài)網(wǎng)絡的輸出權(quán)值通過Kalman濾波訓練,直接對網(wǎng)絡的輸出權(quán)值進行在線更新,克服了傳統(tǒng)遞歸網(wǎng)絡需要收集大量樣本后才能進行擬合預測的缺陷,同時也保證了預測精度。實例計算驗證了該方法的有效性。
【作者單位】： 南京信息工程大學數(shù)學與統(tǒng)計學院;南京信息工程大學遙感學院;
【關(guān)鍵詞】： 在線學習 變形觀測數(shù)據(jù) 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡 Kalman濾波
【基金】：國家自然科學基金(61572015)~~
【分類號】：P258
【正文快照】： 神經(jīng)網(wǎng)絡以其強大的自適應性和聯(lián)想記憶能樣本u(n)后,形成如下動態(tài)遞歸系統(tǒng):力,廣泛應用于變形數(shù)據(jù)的建模預測[1-4]�；芈暊顊x(n+1)=f(Wx(n)+Winu(n))(1)態(tài)網(wǎng)絡(ESN)是近年來興起的一種非線性映射能y(n)=Woutx(n)力很強的神經(jīng)網(wǎng)絡,其采用求偽逆的訓練方法,可式中,Win是輸入層

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本文編號：442230