基于优化回声状态网络的混沌时间序列预测

来源 :扬州大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:yujian136
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基于多种群遗传算法(multiple population genetic algorithm,MPGA)优化回声状态网络(echo state networks,ESN)的储备池参数设置方案,建立MPGA-ESN模型,并将其用于上证指数开盘价预测的仿真实验.通过与BP神经网络、Elman神经网络、PSO-ESN模型、GA-ESN模型的对比,发现MPGA-ESN模型的预测精度更佳.
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