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J-GLOBAL ID：202102258345422877   整理番号：21A0398582

改良バックトラッキング探索最適化エコー状態ネットワーク時系列予測【JST・京大機械翻訳】

Time Series Forecasting Based on Echo State Network Optimized by Improved Backtracking Search Optimization Algorithm

著者 (4件)： Hu Lv (国网湖北省電力有限公司 信息通信公司,武漢,430077) ,  Xiao Zhihua (国网湖北省電力有限公司 信息通信公司,武漢,430077) ,  Rao Qiang (国网湖北省電力有限公司 信息通信公司,武漢,430077) ,  Liao Rongtao (国网湖北省電力有限公司 信息通信公司,武漢,430077)
資料名： Jisuanjixitong Yingyong  (Jisuanjixitong Yingyong)
巻： 29  号： 1  ページ： 236-243  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4394A  ISSN： 1003-3254  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 反響状態ネットワーク(EchoStateNetwork,ESN)ネットワーク構造は簡単かつ結合時間パラメータであり、時系列予測研究において重要な理論と応用価値がある。本論文では,適応バックトラック探索アルゴリズム(AdaptiveBacktrackingSearchoptimizationAlgorithm,ABSA)を用いて,ESN出力リンク重み行列を最適化する。標準線形回帰法によるネットワーク過適合問題を克服する。ABSAは適応変異因子戦略を用いて、標準BSAにおけるランダム所与変異因子の策略を入れ替え、BSAの収斂精度と収斂速度の間のバランスを実現する。実験結果は,ABSAによって最適化されたESNが,最適化ESNと他の進化アルゴリズムによって最適化されるESNより良い予測精度を得ることができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  *ネットワーク ,  ネットワーク構造 ,  *バックトラッキング
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  *時系列予測 ,  線形回帰 ,  予測精度 ,  探索アルゴリズム ,  *エコー状態ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： バックトラッキング ,  探索 ,  最適化 ,  エコー状態ネットワーク ,  時系列予測