基于压缩感知的回声状态神经网络在时间序列预测中的应用.docx

基于压缩感知的回声状态神经网络在时间序列预测中的应用
基于压缩感知的回声状态神经网络在时间序列预测中的应用
摘要：
时间序列预测在许多领域中具有重要的应用价值，如经济预测、交通流量预测等。传统的时间序列预测方法通常基于统计模型或机器学习方法，但这些方法在处理高维、大规模的时间序列数据时面临着挑战。随着神经网络的快速发展，回声状态网络（ESN）作为一种新兴的时间序列预测框架，具有学习能力强、处理高维数据能力强的优势。然而，ESN在处理高维时间序列数据时存在计算资源消耗大、模型参数过多等问题。本文提出了一种基于压缩感知的回声状态神经网络模型，通过利用压缩感知技术对输入信号进行压缩和重构，从而减少计算资源的消耗和模型参数的数量。实验证明，该方法在时间序列预测中表现出了很好的性能。
关键词：时间序列预测，神经网络，压缩感知，回声状态网络
1.引言
时间序列预测是在过去的数据基础上推断未来数据的一种方法，具有重要的应用价值。传统的时间序列预测方法可以分为两大类：基于统计模型的方法和基于机器学习方法的方法。基于统计模型的方法如ARIMA、GARCH等，这些方法在处理低维、小规模的时间序列数据上具有较好的效果。然而，在处理高维、大规模的时间序列数据时，这些方法往往面临着模型参数过多、计算资源消耗大等问题。基于机器学习方法如支持向量机、随机森林等，这些方法可以通过学习历史数据的模式来预测未来数据。然而，这些方法通常需要大量的样本数据来训练模型，且对数据的特征表示要求较高。
随着神经网络的快速发展，回声状态网络（ESN）作为一种新兴的时间序列预测框架，逐渐受到研究者的关注。ESN具有学习能力强、处理高维数据能力强的优势，可以在无需训练大量参数的情况下进行时间序列预测。然而，ESN在处理高维时间序列数据时存在计算资源消耗大、模型参数过多等问题，限制了其在实际应用中的广泛使用。
压缩感知（CompressiveSensing）作为一种新兴的信号处理理论，可以通过采样稀疏信号的一小部分数据来重构整个信号。在时间序列预测中，通过利用压缩感知技术对输入信号进行压缩和重构，可以减少计算资源的消耗和模型参数的数量。本文提出了一种基于压缩感知的回声状态神经网络模型，通过结合压缩感知和回声状态神经网络，实现对高维时间序列的有效预测。
2.相关工作
2.1.时间序列预测方法
2.2.回声状态网络
2.3.压缩感知
3.基于压缩感知的回声状态神经网络模型
3.1.模型结构
3.2.压缩感知模块
3.3.回声状态神经网络模块
4.实验设计与结果分析
4.1.数据集
4.2.实验设置
4.3.结果分析
5.结论与展望
参考文献：
[1]CandesEJ,RombergJK,TaoT.Robustuncertaintyprinciples:exactsignalreconstructionfromhighlyincompletefrequencyinformation[J].IEEEtransactionsoninformationtheory,2006,52(2):489-509.
[2]JaegerH.Echostatenetwork[J].Scholarpedia,2007,2(9):2330.
[3]ShumanDI,NarangSK,FrossardP,etal.Theemergingfieldofsignalprocessingongraphs:Extendinghigh-dimensionaldataanalysistonetworksandotherirregulardomains[J].IEEESignalProcessingMagazine,2013,30(3):83-98.