[发明专利]一种基于相空间重构的回声状态网络时间序列预测算法

摘要

本发明公开了一种基于相空间重构的回声状态网络时间序列预测算法，包括如下步骤：(1)确定相空间重构的延迟时间和嵌入维数两个参数，利用相空间重构将时间序列重构为多组数据，将数据从低维空间映射到高维特征空间；(2)确定回声状态网络储备池参数，初始化回声状态网络连接权重矩阵，构建回声状态网络模型；(3)利用回声状态网络模型可多输入的特性，使用模型训练重构后的多组数据，进行直接多步预测和迭代多步预测；(4)使用加权平均融合直接和迭代多步预测结果，得到融合多步预测值。本发明在时间序列的多步预测中有较好的预测精度，可以准确预测时间序列变化趋势。