代码实现Step 1：定义参数搜索空间。利用“Reservoir Parameters”中的参数值作为参数搜索空间的初值范围。 Step 2：定义样本生成函数。在参数搜索空间内随机生成若干个参数组合（称为样本点），并利用这些样本点运行数值模拟器，计算对应的历史拟合误差。 Step 3：利用贝叶斯优化算法，根据已有样本点的历史拟合误差，对参数搜索空间中的未知区域进行探索，生成新的样本点。新的样本点的选择采用期望最大化算法，即使期望下一次采样的历史拟合误差最小。 Step 4：重复Step 2和Step 3，直到历史拟合误差收敛或达到设定的迭代次数

。具体来说：

Step 1：定义参数搜索空间

首先，我们需要定义一个参数搜索空间。这个空间应该包含所有可能的参数值，以便我们可以在其中搜索最优的参数组合。我们可以利用“Reservoir Parameters”中的参数值作为参数搜索空间的初值范围。这些参数包括：

- Reservoir size (N): 50-5000
- Spectral radius (ρ): 0-1
- Input scaling (α): 0-2
- Regularization (β): 0-1
- Input connectivity (Cin): 0.1-1
- Reservoir connectivity (Cr): 0.1-1

根据这些参数值，我们可以定义一个参数搜索空间。例如，我们可以定义一个包含1000个样本点的空间，每个样本点包含上述6个参数的随机值。

Step 2：定义样本生成函数

接下来，我们需要定义一个样本生成函数。这个函数将在参数搜索空间内随机生成若干个参数组合，并利用这些参数组合运行数值模拟器，计算对应的历史拟合误差。具体来说，我们可以按照以下步骤生成样本点：

- 从参数搜索空间中随机选择一个参数组合。
- 利用这个参数组合运行数值模拟器，计算对应的历史拟合误差。
- 将这个参数组合和历史拟合误差作为一个样本点。

我们可以重复执行这些步骤，生成多个样本点。例如，我们可以生成100个样本点，每个样本点包含6个参数和一个历史拟合误差。

Step 3：利用贝叶斯优化算法

现在，我们有了一些样本点和对应的历史拟合误差。我们希望利用这些样本点，根据已有样本点的历史拟合误差，对参数搜索空间中的未知区域进行探索，生成新的样本点。具体来说，我们可以利用贝叶斯优化算法进行参数优化。

贝叶斯优化算法的核心思想是利用已有样本点的历史拟合误差，对参数搜索空间中的未知区域进行探索。贝叶斯优化算法的基本步骤如下：

- 利用已有样本点的历史拟合误差，建立一个高斯过程模型。
- 在参数搜索空间中，利用高斯过程模型计算期望下一次采样的历史拟合误差，并选择使期望历史拟合误差最小的参数组合作为下一个样本点。
- 利用新的样本点更新高斯过程模型，并重复步骤2-3直到达到设定的迭代次数或历史拟合误差收敛。

Step 4：重复Step 2和Step 3

现在，我们已经定义了一个参数搜索空间，并且利用样本生成函数生成了一些样本点。我们还利用贝叶斯优化算法，根据已有样本点的历史拟合误差，对参数搜索空间中的未知区域进行探索，生成新的样本点。我们可以重复执行Step 2和Step 3，直到历史拟合误差收敛或达到设定的迭代次数。