MATLAB工具箱 | 基于回声状态网络的动态系统建模与预测

资 源 简 介

该MATLAB工具箱完整实现了ESN回声状态神经网络，支持标准化及泄漏积分器等多种变体配置，包含储备池生成、网络训练、时序预测及RMSE/NRMSE性能评估模块，适用于非线性动态系统建模与预测分析。

详 情 说 明

基于ESN回声状态神经网络的MATLAB工具箱

项目介绍

本项目是一个基于回声状态网络(Echo State Network, ESN)的MATLAB工具箱，实现了完整的储备池计算框架。该工具箱提供了ESN网络的构建、训练、预测和评估功能，支持多种ESN变体的动态配置，适用于时间序列预测、系统辨识和非线性动态系统建模等任务。

功能特性

• 完整的ESN架构实现：包含储备池生成、权重初始化、网络训练和预测的全流程功能
• 多类型ESN支持：可配置标准ESN、泄漏积分器ESN等多种变体结构
• 性能评估模块：提供RMSE（均方根误差）、NRMSE（归一化均方根误差）等客观评价指标
• 可视化工具：能够展示储备池状态动态、预测结果对比和误差分析图表
• 示例与演示：内置典型示例数据集和演示脚本，帮助用户快速掌握使用方法

使用方法

基本使用流程

1. 数据准备：加载或生成时间序列数据，分为训练集和测试集
2. 网络配置：设置储备池大小、稀疏度、谱半径等网络参数
3. 模型训练：调用训练函数，根据输入数据优化输出权重
4. 预测验证：使用训练好的模型进行预测，并评估预测性能
5. 结果可视化：生成储备池状态和预测结果的可视化图表

快速入门

运行内置演示脚本即可体验工具箱的基本功能：

% 运行标准ESN示例 demo_standard_esn;

% 运行泄漏积分器ESN示例 demo_leaky_integrator_esn;

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，用于处理大规模储备池
• 必要工具箱：无额外依赖，仅需基础MATLAB环境

文件说明

main.m文件作为工具箱的核心入口，实现了ESN网络的全流程管理功能，包括网络参数的初始化配置、储备池状态的动态生成、输出权重的优化训练、时间序列的多步预测以及预测性能的自动评估。该文件整合了工具箱的主要算法模块，为用户提供了一站式的ESN建模解决方案。