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偏置剪枝叠式自编码回声状态网络的时序预测.pdf

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年月计算机工程与设计

20241Jan.2024

第卷第期COMPUTERENGINEERINGANDDESIGN

451Vol.45No.1

偏置剪枝叠式自编码回声状态网络的时序预测

122+

刘丽丽刘玉玺王河山

(,;

1.陕西师范大学物理学与信息技术学院陕西西安710062

2.郑州大学电气工程学院河南郑州450001

:,,

摘要针对大多数模型对时间序列预测数据的预测准确率较低为提升时间序列的预测精度提出一种基于

Biased

()。,

Dro-weiht的偏置剪枝叠式自编码回声状态网络BD-AE-SGESN的深度模型以叠式ESN为多层深度网络框架提出

,。,

一种生成式算法生成每一层的输入权值利用算法根据输入权重激活值进行剪枝对比实验结果表明该模型能

AEBD

,,。

够有效提升预测准确率在个不同的数据上相比其它模型有着较小的预测误差和较高的稳定度

:;;;;;;

关键词多变量时间序列回声状态网络预测模型剪枝自编码深度网络权重优化

中图法分类号:文献标识号:文章编号:()

TP183A1000-7024202401-0212-08

doi10.16208.issn1000-7024.2024.01.027

Stackedauto-encoderechostatenetworkwithBiasedDro-weihtfor

alicationsoftimeseriesrediction

ppp

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