[发明专利]基于改进的多目标差分优化回声状态网络的时间序列预测模型在审
| 申请号： | 202010029463.6 | 申请日： | 2020-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN111242270A | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 任伟杰;王依雯;韩敏 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 李晓亮;潘迅 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于改进的多目标差分优化回声状态网络的时间序列预测模型。首先，随机初始化种群，依次对种群中的个体进行适应度评价。其次，设置种群最大的迭代次数进行迭代。再次，采用差分进化为种群中的每个个体生成变异个体和试验个体，将试验个体组成试验种群，将当代种群和试验种群组成混合种群；利用参考向量将混合种群分解成K个子种群，并进行子种群更新。所有更新完的子种群即为下一代新的种群，返回上一步。最后，当迭代次数达到最大得到一个最终种群，从中选出一个个体作为最优输出个体。本发明利用改进的多目标差分进化算法优化储备池参数，提高模型的寻优性能，提出的模型可以提高时间序列的预测精度，且具有良好的泛化能力及实际应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 多目标 优化 回声 状态 网络 时间 序列 预测 模型 | ||
【主权项】：
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