【摘 要】
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近年来,深度学习技术的快速发展推动了机器学习的广泛应用.其中,储备池计算(Reservoir Computing)方法由于在混沌时间序列预测方面的卓越效果而受到了越来越多的重视,形成了
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:11335006)资助项目
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近年来,深度学习技术的快速发展推动了机器学习的广泛应用.其中,储备池计算(Reservoir Computing)方法由于在混沌时间序列预测方面的卓越效果而受到了越来越多的重视,形成了一个新的研究热点.本文以传统的长短期记忆网络(LSTM)和全连接层作为模型的基础,构建了基于循环神经网络的LSTM学习机.在仿真实验中,我们以平均有效预测时间作为度量指标,使用模型对洛伦兹系统的状态变量进行预测,并针对混沌系统特殊的动力学性质,为模型搭配了四项策略来辅助预测.结果表明,LSTM学习机搭配合适的组合策略,其预测
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