ESN-Matlab代码-ESN-PSO: ESN-PSO

简介：
简介：ESN-PSO是结合了Echo State Network（ESN）和粒子群优化算法（PSO）的Matlab实现，用于提升动态系统预测性能。 ESN（Echo State Network）是一种简单而强大的网络架构，在机器学习领域取得了优异的成绩。它的非复杂结构和训练方法使得它易于理解和实现。然而，其随机初始化的参数，尤其是与储层矩阵及权重相关的参数，可能无法达到满意的性能表现。 为了解决这一问题，引入了粒子群优化（PSO）来对这些参数进行微调。研究中的方法包括使用PSO预先调整来自储层、输入和向后权重矩阵的一个或多个子集的参数值。这样可以确保网络不是完全随机地配置其变量，而是通过智能搜索算法找到更优解。 入门级实施代码是为ESN-PSO设计并应用于Mackey-Glass时间序列预测问题上的。该脚本使用Matlab编写，并命名为training_esn_mg_pred.m。用户如果想将其应用到其他数据集上，则只需要将新的数据集导入主文件中，然后调整训练和测试的数据配置即可。 在当前版本的代码实现里，对输入数据进行了归一化处理以及尺寸调整，还优化了网络参数初始化的过程以减少预测误差，并且修改了清理阶段所使用的数据大小。