回聲狀態(tài)網絡時間序列分類與預測：理論、模型與應用
本書基于回聲狀態(tài)網絡ESN研究時間序列分類和預測問題：第一，分析了面向時間序列分析的ESN；第二，研究了基于DE和ESN的時間序列分類方法；第三，研究了基于BSA優(yōu)化ESN的時間序列預測方法；第四，研究了基于組合ESN的時間序列預測方法；第五，設計了基于小波ESN的旅游需求預測模型；第六，構建了基于雙儲備池ESN的電力負荷預測模型；第七，設計了基于VMD和改進ESN的風速預測模型；第八，提出了基于Bagging和ESN的能源消費量預測。這些研究成果可以幫助行業(yè)和企業(yè)管理人員提高復雜數據環(huán)境下的預測水平。
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目錄
1 面向時間序列分析的ESN 1
1.1 時間序列分析面臨的挑戰(zhàn) 1
1.2 ESN原理分析 5
1.3 ESN時間序列分類 11
1.4 ESN時間序列預測 14
1.5 本章小結 17
2 基于DE和ESN的時間序列分類 18
2.1 引言 18
2.2 分類器Conceptor 19
2.3 基于ADE算法優(yōu)化的分類器 23
2.4 數值實驗和結果分析 27
2.5 本章小結 38
3 基于BSA優(yōu)化ESN的時間序列預測 39
3.1 引言 39
3.2 BSA及其改進 41
3.3 設計的BSA-ESN混合預測模型 46
3.4 數值實驗和結果分析 48
3.5 本章小結 59
4 基于組合ESN的時間序列預測 61
4.1 引言 61
4.2 所選個體預測模型分析 65
4.3 線性組合預測模型 69
4.4 數值實驗和結果分析 79
4.5 本章小結 86
5 基于小波ESN的旅游需求預測 87
5.1 引言 87
5.2 具有小世界特性的小波ESN預測模型 90
5.3 基于SW-W-ESN模型的旅游需求預測 95
5.4 本章小結 103
6 基于雙儲備池ESN的電力負荷預測 104
6.1 引言 104
6.2 改進BSA優(yōu)化雙儲備池ESN的混合預測模型 106
6.3 基于IBSA-DRESN的單因素電力負荷預測 115
6.4 基于IBSA-DRESN的多因素電力負荷預測 123
6.5 本章小結 130
7 基于VMD和改進ESN的風速預測 131
7.1 引言 131
7.2 構建的VMD-DE-ESN混合預測模型 134
7.3 實驗設置 138
7.4 實驗結果展示與分析 142
7.5 本章小結 158
8 基于Bagging和ESN的能源消費量預測 160
8.1 引言 160
8.2 設計的BDEESN預測模型 162
8.3 實驗設置 165
8.4 實驗結果展示與分析 172
8.5 本章小結 180
參考文獻 182
后記 198
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