改进的ABSA优化回声状态网络提升时间序列预测精度

本文主要探讨了在时间序列预测领域中，如何通过改进的回溯搜索优化方法来提升回声状态网络（Echo State Network, ESN）的性能。回声状态网络作为一种特殊的反馈神经网络，因其结构简洁、对时间参数敏感的特点，在处理非线性和复杂的时间序列数据时展现出显著的优势。然而，标准的线性回归方法在优化ESN的输出连接权值矩阵时容易导致过拟合问题，影响了预测模型的泛化能力。 为解决这一问题，作者提出了自适应回溯搜索算法（Adaptive Backtracking Search Optimization Algorithm, ABSA）。ABSAl改进了传统的回溯搜索算法（Backtracking Search Algorithm, BSA），它摒弃了BSA中随机设定变异因子的做法，引入了自适应变异因子策略。这种策略旨在找到一个动态平衡，既保证了算法的收敛精度，又提高了收敛速度，从而有效避免了过拟合现象。 ABSAl在优化过程中，根据当前搜索状态和历史信息动态调整变异因子大小，使得搜索过程更加智能和高效。通过实验，作者证明了ABSAl优化的ESN相比于未优化的ESN以及采用其他进化算法优化的ESN，在时间序列预测任务上取得了更高的预测精度。这表明，通过结合自适应优化策略，可以显著提高回声状态网络在实际应用中的预测性能。 本研究不仅深化了对回声状态网络的理解，还提供了一种实用的优化方法，有助于提高时间序列预测模型的准确性和稳定性。对于那些关注时间序列预测和深度学习在电力系统等领域应用的科研人员来说，这篇文章提供了有价值的参考和实践指导。