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MATLAB代做|FPGA代做|ESN+BP的仿真
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产品说明:

利用多层感知机MLPs(bp神经网络或者可以说是bp算法)对经典ESN(回声状态网络)的输出权值计算进行改造。经典ESN的输出权值是线性回归的方式进行计算,也就是求输入矩阵和输出矩阵的,如下式,现在就是把它改成利用非线性的计算方式。

        这里我们分为三个部分,其中仿真数据直接使用你的太阳黑子的数据进行:

单独的ESN仿真:

        你那个提供的ESN是网上下载的一个程序,里面一些函数有问题的,没法正确的运行,我这里修改了下,并对原程序做了简化,运行结果如下所示:



         这个部分的误差为:

         0.0435

         ESN部分就不多做介绍了,你应该了解的,下面我们对ESN和BP改进和极限学习改进分别进行修改和说明,并进行仿真。

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