esn时间序列实例源码python

ESN（Echo State Network）是一种具有短期记忆和适应性的循环神经网络模型，通常用于时间序列预测和模式识别任务。在Python中，我们可以使用PyESN库来实现ESN时间序列模型。

下面是一个使用PyESN库实现ESN时间序列实例的Python源码示例：

# 导入所需的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pyESN import ESN

# 生成一个简单的正弦波数据作为输入时间序列
t = np.arange(0, 100, 0.1)
x = np.sin(t)

# 设置ESN模型的参数
input_dim = 1         # 输入数据的维度
output_dim = 1        # 输出数据的维度
reservoir_size = 100  # 循环神经网络的神经元数量
spectral_radius = 0.9 # 谱半径
sparsity = 0.1        # 稀疏度

# 创建ESN对象
esn = ESN(n_inputs=input_dim, n_outputs=output_dim, n_reservoir=reservoir_size,
          spectral_radius=spectral_radius, sparsity=sparsity)

# 训练ESN模型
esn.fit(x[:-1].reshape(-1,1), x[1:].reshape(-1,1])

# 使用训练好的ESN模型进行预测
prediction = esn.predict(x[:-1].reshape(-1,1))

# 绘制原始数据和ESN模型预测结果
plt.figure()
plt.plot(t[:-1], x[:-1], 'b', label="Input signal")
plt.plot(t[1:], prediction, 'r', label="ESN prediction")
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

在这个示例中，我们首先生成一个简单的正弦波数据作为输入时间序列，然后设置了ESN模型的参数，包括输入维度、输出维度、循环神经网络的神经元数量等。接下来创建ESN对象，并用生成的输入数据进行训练。最后使用训练好的ESN模型进行预测，并绘制原始数据和ESN模型预测结果的图表。

通过这个示例，我们可以了解如何使用PyESN库实现ESN时间序列模型，并进行简单的预测和可视化。