回声状态网络(Echo state network,ESN)是递归神经网络的一种,因其在非线性时间序列任务上的出色表现,从而引起了广泛关注。相比于传统神经网络,ESN的核心结构是一个大规模稀疏连接的储层,该储层可以将低维输入信号映射到高维空间。同时,ESN简化了传统神经网络的训练过程,其输出权重是唯一需要调整的部分,整个网络只需要简单的线性回归即可完成训练。ESN因低计算成本和强大的性能而被广泛应用,但仍有一些固有缺陷阻碍了ESN的发展。首先,随机初始化的储层只能在某些任务上获得良好的性能表现,并且由于储层初始化的随机性,它在部分特定数据集上表现不佳。与此同时,ESN的性能受初始参数的影响很大。然而,这些参数通常基于实验过程和研究人员的经验来确定。另外,由于储层的随机性和黑箱结构,我们很难清楚地理解ESN的动态特性。因此,确定ESN参数和最佳储层结构仍然是ESN研究的一个挑战。针对这些问题,本文将从模型参数与权重结构两个方面优化ESN模型,并将优化后的ESN在金融数据集上进行测试与验证。本文的主要工作体现在以下四个方面:1.首先介绍课题的研究背景,包括课题的由来和主要研究内容,并给出了本文的创新点。接着描述了传统人工神经网络、递归神经网络和ESN网络的基本知识。通过对比,阐述了ESN递归神经网络的优势。然后详细介绍了ESN网络的发展、基本工作原理以及ESN的训练方式。最后总结了ESN目前存在的问题,并提出了相应的算法优化方案。2.针对ESN的初始参数随机化的相关问题进行优化。首先提出了一种三维变异果蝇算法来提高原始果蝇算法的优化效率。其中,在果蝇群中设计了两个新的粒子,并且将搜索过程置于三维空间中进行。然后采用新的果蝇算法对回声状态网络的四个关键参数进行自动寻优,从而提高了网络性能。优化后的ESN被用于预测金融财务时间序列,相较于原始ESN模型大幅提高了预测精度。3.针对ESN输出连接权值的相关问题进行优化。主要利用二进制离散灰狼优化算法来优化ESN的输出连接权值,通过剪掉从动态储层到输出层的冗余连接,来提高模型整体的泛化能力。优化后的ESN网络被用于综合数据集和金融财务时间序列。实验结果表明,针对该模型输出连接的优化确实降低了泛化误差。4.验证了量子逻辑门代替ESN储层激活函数方案的可行性与实用性。首先,ESN模型的输入训练数据被转换为量子态,同时动态储层中的内部神经元被量子逻辑门的组合所替代。然后,为了保持量子ESN网络的稳定性,将粒子群算法应用于模型的参数优化。实验部分采用合成时间序列和实际的金融应用数据集(标准普尔500指数和外汇)来进行性能评估,结果表明所提出的混合模型在时间序列预测任务中具有良好的表现,优于其它对比算法,也证明了量子计算理论应用于ESN模型是可行的,这为其后续的性能改进提供了新思路。