基于儲備池的非線性系統(tǒng)預(yù)測理論與分析方法

前言
第1章　緒論
　1.1　引言
　1.2　儲備池及相關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
　1.3　基于儲備池的非線性系統(tǒng)辨識和預(yù)測方法
　1.4　小結(jié)
　參考文獻(xiàn)
第2章　儲備池網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
　2.1　引言
　2.2　儲備池網(wǎng)絡(luò)
　2.3　靜態(tài)儲備池網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)
　2.4　動態(tài)儲備池網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)
　2.5　基于儲備池的非線性系統(tǒng)建模
　2.6　小結(jié)
　參考文獻(xiàn)
第3章　儲備池解的性能分析及幾種改進(jìn)學(xué)習(xí)算法
　3.1　引言
　3.2　儲備池解的性能分析
　3.3　基于正則化方法的儲備池網(wǎng)絡(luò)
　3.4　基于LM算法的儲備池網(wǎng)絡(luò)
　3.5　基于信賴域Newton算法的儲備池網(wǎng)絡(luò)
　3.6　小結(jié)
　參考文獻(xiàn)
第4章　基于儲備池的無核支持向量機(jī)
　4.1　引言
　4.2　基于儲備池的無核支持向量機(jī)
　4.3　無核支持向量機(jī)的魯棒性及其實現(xiàn)方法
　4.4　無核支持向量機(jī)與傳統(tǒng)支持向量機(jī)的區(qū)別和聯(lián)系
　4.5　小結(jié)
　參考文獻(xiàn)
第5章　儲備池網(wǎng)絡(luò)的幾種改進(jìn)方法
　5.1　引言
　5.2　儲備池網(wǎng)絡(luò)的卡爾曼濾波在線學(xué)習(xí)方法
　5.3　基于儲備池的主成分分析方法
　5.4　基于靜態(tài)儲備池的無核支持向量機(jī)Newton算法
　5.5　基于1-范數(shù)正則化的靜態(tài)儲備池網(wǎng)絡(luò)
　5.6　基于貝葉斯回歸的多儲備池網(wǎng)絡(luò)
　5.7　小結(jié)
　參考文獻(xiàn)
第6章　基于儲備池的非線性系統(tǒng)辨識和預(yù)測仿真實例
　6.1　性能指標(biāo)
　6.2　靜態(tài)儲備池的仿真實例
　6.3　基于動態(tài)儲備池的非線性系統(tǒng)辨識仿真實例
　6.4　基于動態(tài)儲備池的混沌時間序列預(yù)測仿真實例
　6.5　儲備池網(wǎng)絡(luò)的幾種改進(jìn)方法仿真實例
　6.6　小結(jié)
　參考文獻(xiàn)
附錄　公式符號對照表