延迟深度回声状态网络在时间序列预测中的新应用

"延迟深度回声状态网络及其在时间序列预测中的应用" 本文主要探讨了一种新的神经网络模型——延迟深度回声状态网络（Delayed Deep Echo State Network，简称DDESN），该模型旨在改进传统回声状态网络（Echo State Network，ESN）在处理时间序列预测问题上的性能。回声状态网络是一种特殊的递归神经网络，它具有稀疏随机权重的隐藏层，能够捕捉长期依赖关系，但通常在处理复杂和长期依赖的任务时面临挑战。 传统的回声状态网络由一个输入层、一个隐藏的回声状态层和一个输出层组成。隐藏层的神经元通过随机初始化的权重相互连接，且保持不变，只有输入层的权重会进行训练。这种设计使得ESN能够保留过去的输入信息，形成一种“记忆”效应，从而在时间序列预测中发挥作用。 延迟深度回声状态网络的创新之处在于其结构的改进。DDESN通过将多个子神经元池顺序连接，并在相邻的子神经元池之间插入滞后环节。这种结构设计使得网络可以将原本需要长时记忆的任务分解成一系列短时记忆任务。滞后环节的存在使得网络能更有效地处理短期信息，同时降低了构建复杂神经元池的难度。这种方法简化了对长期依赖问题的求解，提高了网络的预测能力。 实验结果显示，DDESN具有强大的短时记忆容量，对初始参数具备良好的鲁棒性，这意味着网络在不同初始设置下仍能保持稳定的表现。更重要的是，与标准的ESN相比，DDESN在时间序列预测问题上的表现有了显著提升，这表明它更适用于处理包含复杂时间模式的数据。 关键词涉及人工神经网络、回声状态网络、深度学习、短时记忆容量以及时间序列预测，这些都揭示了DDESN的核心特点和应用领域。文章的引用格式和开放科学标识码提供了获取原始研究的途径，对于进一步深入研究或引用该工作的读者来说非常有用。 延迟深度回声状态网络（DDESN）通过其独特的结构设计，提升了对时间序列预测问题的处理能力，为解决复杂的长期依赖问题提供了一种新的有效工具，特别是在需要高效记忆和短期信息处理的场景中。这种网络架构的创新可能对未来的时间序列分析和预测领域产生积极影响。