回声状态网络时间序列分类与预测：理论、模型与应用

　　本书基于回声状态网络ESN研究时间序列分类和预测问题：第一，分析了面向时间序列分析的ESN；第二，研究了基于DE和ESN的时间序列分类方法；第三，研究了基于BSA优化ESN的时间序列预测方法；第四，研究了基于组合ESN的时间序列预测方法；第五，设计了基于小波ESN的旅游需求预测模型；第六，构建了基于双储备池ESN的电力负荷预测模型；第七，设计了基于VMD和改进ESN的风速预测模型；第八，提出了基于Bagging和ESN的能源消费量预测。这些研究成果可以帮助行业和企业管理人员提高复杂数据环境下的预测水平。

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