如何在回声状态网络（ESN）中设计和优化储备池以提高模型性能？请结合《回声状态网络ESN：储备池参数解析》进行解答。

储备池的设计和优化对于回声状态网络（ESN）的性能至关重要。首先，储备池网络结构的选择应考虑到网络的动态特性和信息处理能力。通常，储备池由大量稀疏连接的神经元组成，这种结构有助于捕捉时间序列数据中的动态特性，同时减少计算负担和防止过拟合。

参考资源链接：[回声状态网络ESN：储备池参数解析](https://wenku.csdn.net/doc/niydsf9nvb?spm=1055.2569.3001.10343)

在设计储备池时，需要考虑以下几个关键因素：
1. 神经元的数量：增加神经元的数量可以提供更多的状态空间来捕捉复杂的动态特性，但同时也会增加计算复杂度。
2. 连接的稀疏性：合适的连接稀疏性能够防止网络过于稠密导致的计算负担和过拟合问题。
3. 连接权重的初始化：随机初始化权重是常见的做法，但保持权重在一定的范围内，避免过大的权重可能导致的训练不稳定。

在优化储备池时，应当注意以下几点：
1. 使用适当的谱半径来控制储备池内部状态的动态演化，谱半径过大可能导致储备池内部状态发散，而过小则可能导致状态信息快速丢失。
2. 对储备池施加合适的输入比例和反馈增益，调整这些参数可以改变网络对输入信号的反应速度和记忆能力。

网络训练过程中，只有输出层的权重需要通过线性回归来调整，这使得ESN的训练过程相对简单且计算资源需求较低。在训练输出层时，可以使用最小二乘法或其他线性回归算法来最小化输出误差。

最后，推荐参考《回声状态网络ESN：储备池参数解析》，该PPT提供了关于储备池参数设置的深入解析，为设计和优化储备池提供了详细的指导和案例分析。通过深入理解储备池的工作原理和参数调整方法，可以显著提高ESN模型在非线性系统辨识和时间序列预测中的性能。

参考资源链接：[回声状态网络ESN：储备池参数解析](https://wenku.csdn.net/doc/niydsf9nvb?spm=1055.2569.3001.10343)