基于回声状态网络优化的时间序列数据补全方法技术

本发明专利技术公开了一种基于回声状态网络优化的时间序列数据补全方法，包括：初始化回声状态网络；使用输入数据的前1000个点运行回声状态网络，以更新存储层的状态向量，得到一组存储层输出的训练信号；采用线性回归方法优化存储层与输出层之间的输出矩阵；预测输入数据的第1000‑1200个点的预测值，其中第1000‑1100个点缺失；将后100个预测值视为未缺失部分，计算第1100‑1200个点的预测值与实际数据之间的均方误差，基于所述均方误差调整回声状态网络的参数；通过调整后的回声状态网络，生成第1000‑1100个点的预测值。根据本发明专利技术，能够有效利用现有的时间序列数据，显著还原缺失的数据信息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于储备池计算（rc，reservoir computing）领域，具体涉及基于回声状态网络优化的时间序列数据补全方法。该方法通过初始化回声状态网络并使用优化技术，旨在高效、准确地补全缺失的数据轨迹，尤其适用于时间序列预测任务。

技术介绍

1、回声状态网络（esn，echo state network）作为一种循环神经网络（rnn，recurrent neural network），因其训练过程简单、性能优越，广泛应用于混沌时间序列预测、天气预报、电力需求预测和交通流预测等领域。esn通过随机构造的大规模隐含层储备池（reservoir），仅需使用简单的线性回归即可完成训练，不需要反向传播算法。然而，回声状态网络的性能高度依赖于其储备池的结构。

2、传统的esn优化方法主要关注减少训练误差和提高泛化能力，但在处理缺失数据时存在挑战。数据缺失会影响模型的训练和预测准确性，特别是在时间序列预测任务中。现有的方法大多没有有效解决在复杂动态环境中如何处理数据缺失的问题。

技术实现思路p>

1、本专利本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于回声状态网络优化的时间序列数据补全方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的基于回声状态网络优化的时间序列数据补全方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的基于回声状态网络优化的时间序列数据补全方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的基于回声状态网络优化的时间序列数据补全方法，其特征在于，步骤4包括：

5.根据权利要求1所述的基于回声状态网络优化的时间序列数据补全方法，其特征在于，步骤5中，使用梯度下降法或网格寻优，调整回声状态网络的参数，以最小化第1100-1200个数据点的预测值与实际数据之间的均方误差。<...

【技术特征摘要】

1.一种基于回声状态网络优化的时间序列数据补全方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的基于回声状态网络优化的时间序列数据补全方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的基于回声状态网络优化的时间序列数据补全方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的基于回声状态网络优化的时间序列数据补全方法，其特征在于，步骤4包括：

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【专利技术属性】
技术研发人员：王继红，王俊喆，申庆瑜，毛耀，孙敏行，
申请(专利权)人：中国科学院光电技术研究所，
类型：发明
国别省市：