基于Kalman滤波的储备池多元时间序列在线预报器

针对多元非线性时间序列,结合回声状态网络和Kalman滤波提出一种新的在线自适应预报方法.该方法将Kalman滤波应用于回声状态网络储备池高维状态空间中,直接对网络的输出权值进行在线更新,省去了传统递归网络扩展Kalman滤波中Jacobian矩阵的计算,在提高预测精度的同时令算法的适用范围得到扩展.在回声状态网络稳定时给出所提算法的收敛性证明.仿真实例验证了所提方法的有效性.