通过admm训练回声状态网络预测的输出权重并输出预测结果绘图比较matlab代码

以下是基于ADMM训练回声状态网络预测的Matlab代码，包括输出权重和绘图预测结果的步骤：

% 载入数据
load('echo_data.mat');
X = echo_in';
Y = echo_out';

% 参数设置
n = size(X, 2);
m = size(Y, 2);
rho = 1;
max_iter = 100;

% 初始化权重矩阵
W = zeros(n, m);

% ADMM训练
for iter = 1:max_iter
    % 更新X
    X = (Y * W' + rho * echo_in') / (W * W' + rho * eye(n));
    % 更新Y
    Y = (X * W + rho * echo_out') / (W' * W + rho * eye(m));
    % 更新W
    W = (X' * Y + rho * eye(n)) \ X' * echo_out';
end

% 输出权重矩阵
disp('Weight Matrix:');
disp(W);

% 绘制预测结果
y_pred = X * W;
figure;
plot(1:length(echo_out), echo_out, 'r', 1:length(y_pred), y_pred, 'b');
legend('Actual', 'Predicted');
xlabel('Time (samples)');
ylabel('Amplitude');
title('Echo State Network Prediction Result');

此代码将加载名为`echo_data.mat`的数据集，其中包括输入和输出数据。然后，它将对回声状态网络进行ADMM训练，以获得权重矩阵。最后，该代码将使用该权重矩阵进行预测，并绘制实际和预测的输出数据。

请注意，此代码仅用于演示目的。实际使用中，可能需要进行更多的参数调整和数据处理。